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申请/专利权人：重庆大学;重庆齿轮箱有限责任公司
摘要：本发明提出了一种应用于冶金制造业的双尺度动态趋势预测方法及系统。该方法为：采集轴承正常工作期间的振动信号，提取振动信号的时域特征；利用多个工作周期的振动信号时域特征构建局部退化趋势，构建局部趋势预测模型，利用局部退化趋势对局部趋势预测模型进行训练，利用局部趋势预测模型对当前工作周期的振动信号的时域特征进行推理，预测轴承的实时运行状态；提取所有振动信号的时域特征的峰值，对峰值平滑处理构建全局退化趋势，构建全局趋势预测模型，利用全局退化趋势对全局趋势预测模型进行训练，利用全局趋势预测模型对所有振动信号的时域特征进行推理，预测轴承的全局性能退化状态。本方法可同时预测轴承的实时运行状态和全局性能退化状态。
主权项：1.一种应用于冶金制造业的双尺度动态趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集轴承正常工作期间的振动信号，并提取所述振动信号的时域特征；利用多个工作周期的振动信号时域特征构建局部退化趋势，构建局部趋势预测模型，利用所述局部退化趋势对局部趋势预测模型进行训练，利用局部趋势预测模型对当前工作周期的振动信号的时域特征进行推理，预测轴承的实时运行状态；提取所有振动信号的时域特征的峰值，对所述峰值进行平滑处理构建全局退化趋势，构建全局趋势预测模型，利用所述全局退化趋势对全局趋势预测模型进行训练，利用全局趋势预测模型对所有振动信号的时域特征进行推理，预测轴承的全局性能退化状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 重庆齿轮箱有限责任公司 应用于冶金制造业的双尺度动态趋势预测方法及系统
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