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基于退化特征空间重构的多轴承健康寿命协同预测方法研究

摘要：	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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