【摘 要】
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为顺应现代制造业发展要求,做到视情科学维修,延长设备健康寿命。针对传统方法预测准确率较低的问题,采用多个轴承全生命周期数据为实验数据集,并选取均方根、峰值因子、峭度
【基金项目】
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贵州省矿山装备数字化技术工程研究中心(黔教合[2017]026号),贵州省教育厅创新群体重大研究项目(黔教合KY字[2017]029).
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为顺应现代制造业发展要求,做到视情科学维修,延长设备健康寿命。针对传统方法预测准确率较低的问题,采用多个轴承全生命周期数据为实验数据集,并选取均方根、峰值因子、峭度、频谱分区求和四个特征作为预测模型的输入值。另外,采用卷积神经网络构建预测模型,训练模型时采用学习率衰减机制,提高训练效率。实验表明,该方法相较于其他传统方法具有较高的预测准确率,可以对轴承健康寿命进行有效预测。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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