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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及转盘轴承寿命预测领域，具体地说，涉及一种基于神经网络架构搜索的转盘轴承寿命预测方法，包括以下步骤S1:将转盘轴承振动信号进行小波包分解降噪，并提取时域特征构建转盘轴承数据集；S2:构建基于Cell的搜索空间，Cell是由包含N个节点的有序序列组成的有向无环图；S3:通过转盘轴承数据集搜索最佳Cell，将最佳Cell堆叠形成最终的网络架构；S4:使用S3得到的网络架构进行转盘轴承寿命预测；本发明使用神经网络架构搜索，自动搜索出符合转盘轴承寿命预测要求的神经网络架构，解放了人力，提高了工程生产中的安全性和经济性。
主权项：1.一种基于神经网络架构搜索的转盘轴承寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:将转盘轴承振动信号进行小波包分解降噪，并提取时域特征构建转盘轴承数据集；S2:构建基于Cell的搜索空间，Cell是由包含N个节点的有序序列组成的有向无环图；S3:通过转盘轴承数据集搜索最佳Cell，将最佳Cell堆叠形成最终的网络架构；S4:使用S3得到的网络架构进行转盘轴承寿命预测；其中，所述步骤S1具体包括：S1.1:将转盘轴承振动信号进行小波包分解降噪,信号通过小波包分解后，信号的小波系数较大，噪声的小波系数较小，选取一个阀值，大于阀值的信号予以保留，小于阀值的置为零；S1.2:将降噪后的信号进行归一化处理，以加快神经网络的收敛速度；S1.3:使用降噪后的信号进行时域特征提取，提取8种特征参数:峭度、均值、方差、均方根、波形指标、峰值指标、裕度指标和偏度指标；S1.4:使用降噪后的信号和8种时域特征构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；所述步骤S2具体包括：S2.1:构建基于Cell的搜索空间，Cell是由包含N个节点的有序序列组成的有向无环图，每个中间节点都是基于它的所有前节点计算的；S2.2:将学习Cell的过程简化为学习每个边操作的过程，有向无环图每条边上的操作最初都是未知的,通过在每条边上放置混合的候选操作来持续放松搜索空间,通过求解双层优化问题，对混合概率和网络权重进行联合优化,最后通过混合概率来确定最终的架构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于神经网络架构搜索的转盘轴承寿命预测方法
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