10.3969/j.issn.1000-386x.2023.03.019
基于数据对齐的生成性对抗网络轴承剩余寿命预测
针对传统智能数据驱动轴承剩余寿命预测中存在的首次预测时间确定难度大以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于数据对齐的生成性对抗网络轴承剩余寿命预测方法.生成性对抗网络用于了解健康状态数据的分布,依此建立健康指标来确定首次预测时间.为了弥合不同机器之间的数据分布差异,提出一种数据对齐策略来提取实体不变特征.进一步采用对抗训练,在健康状态和退化数据的学习子空间中实现数据对齐,将提取的广义特征表示用于预测轴承的剩余寿命.在两个轴承退化数据集上进行了对比实验,验证了该方法的有效性.
剩余使用寿命预测、滚动轴承、深度学习、对抗训练、数据对齐
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TP3;TH133.33(计算技术、计算机技术)
广东省普通高校特色创新类项目2020KTSCX271
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
113-121,141
