針對(duì)現(xiàn)有滾動(dòng)軸承性能退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法存在退化指標(biāo)選取困難、預(yù)測(cè)精度較低的問題,提出基于自編碼器和門限循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。首先,構(gòu)建軸承振動(dòng)信號(hào)混合域高維特征集,采用指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)值初步篩選敏感性高、趨勢(shì)性好的性能退化指標(biāo);然后,利用自編碼器融合高維特征集,消除混合域特征之間的冗余信息;在此基礎(chǔ)上,將融合后的特征輸入門限循環(huán)單元（gated recurrent unit, GRU）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以完成滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)。試驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能獲得更加準(zhǔn)確的滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果。 

【文章來源】：振動(dòng)與沖擊. 2020,39(17)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 基于自編碼器多域特征融合
    1.1 多域特征提取和特征篩選
    1.2 自編器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2 基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)
    2.1 GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    2.2 基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)
3 滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)流程
4 試驗(yàn)驗(yàn)證
5 應(yīng)用實(shí)例
6 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)研究[J]. 趙建鵬,周俊.  噪聲與振動(dòng)控制. 2017(04)
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本文編號(hào)：3461782