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申请/专利权人：中铁第四勘察设计院集团有限公司
摘要：本发明提供一种基于PHM的客车车辆轴承健康状态预测方法及系统，所述方法包括：采集轴承全生命周期的振动信号，建立轴承健康状态预测数据集；将所述健康状态预测数据集划分为训练数据集与测试数据集；对不同健康状态的轴承振动信号进行熵值计算，从不同健康状态的轴承中提取特征向量；对提取后的特征向量进行无限特征选择，选取前几个特征组成新的特征集；将特征集中的特征向量输入到长短期记忆神经网络分类器，利用交叉熵损失函数对模型进行训练，计算每次网络迭代的误差；将测试数据集送入训练模型，获取网络输出参数，输出轴承健康状态在不同时期的分类结果。本发明保证了车辆的安全运行，提高了客车车辆的轴承故障诊断效率，节约了人力物力。
主权项：1.一种基于PHM的客车车辆轴承健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集轴承全生命周期的振动信号，建立轴承健康状态预测数据集；将所述健康状态预测数据集划分为训练数据集与测试数据集；对不同健康状态的轴承振动信号进行熵值计算，从不同健康状态的轴承中提取特征向量，对提取后的特征向量进行无限特征选择，选取前几个特征组成新的特征集；将特征集中的特征向量输入到长短期记忆神经网络分类器，利用交叉熵损失函数对模型进行训练评估，计算每次网络迭代的误差；将测试数据集送入训练模型，获取网络输出参数，输出轴承健康状态在不同时期的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种基于PHM的客车车辆轴承健康状态预测方法及系统
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