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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明属于机械工程技术领域，公开了一种基于SF‑CNN‑Transformer模型的滚动轴承寿命预测方法及系统，在滚动轴承寿命预测领域取得了显著的技术进步。首先，通过频域累积幅值特征的构造和CNN模型的深层特征提取，提高了轴承运行状态的表征能力。其次，利用CA‑Transformer模型的多头自注意力机制，有效捕捉了轴承寿命变化的长时依赖关系，进一步提升了预测的准确性。最后，本发明的技术方案具有较强的通用性和可扩展性，可广泛应用于各种滚动轴承的寿命预测任务中。本发明通过引入频域累积幅值特征构造和CNN‑Transformer模型结合的方式，有效解决了传统方法难以准确预测滚动轴承寿命的问题，具有较强的通用性和可扩展性，为滚动轴承寿命预测领域的研究和应用提供了新的思路和方法。
主权项：1.一种基于SF-CNN-Transformer模型的滚动轴承寿命预测方法，其特征在于，包括：步骤一、数据集采集，采集轴承剩余使用寿命预测的数据；步骤二、数据预处理，计算轴承的剩余使用寿命；步骤三、频域累积幅值构造，将轴承的时域信号转化为频域信号，数据标准化后计算频域累积幅值；步骤四、使用CNN模型进行深层特征提取，将频域累积幅值输入到CNN网络，通过训练得到最优模型，进行深层特征提取；步骤五、训练CA-Transformer模型，将CNN网络提取的深层特征输入到CA-Transformer模型中，通过训练得到最优模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种滚动轴承寿命预测方法及系统
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