10.3969/j.issn.1009-0134.2020.05.011
基于BiLSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
滚动轴承是重要的机械标准件,在机器中被大量使用,但轴承本身易出故障且比不易排查,预估轴承剩余使用寿命,能够提前对轴承开展有效的维护保养,保障机器的正常运行,因此,滚动轴承的剩余使用寿命有非常大的研究价值.针对滚动轴承开展研究,首先对传感器采集到的轴承振动信号计算时域特征,作为输入特征值,并预设寿命退化值,然后使用双向长短期记忆神经网络BiLSTM建立轴承退化模型,并根据模型拟合出轴承的剩余寿命曲线.通过在公开数据集上进行验证,基于BILSTM的模型能准确预测出轴承的剩余使用寿命.
剩余使用寿命预测、双向长短期记忆神经网络、BiLSTM、深度学习
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TP399(计算技术、计算机技术)
2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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