[发明专利]一种基于深度学习的轴承剩余寿命预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110377869.8 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113139278A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 张旭;王若瑾;骆家杭;林旭东;程耀天;谢朝雨 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06F119/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的轴承剩余寿命预测方法及系统，预测方法包括以下步骤：获取轴承的原始数据，得到训练集；构建CNN网络，使用CNN网络对原始数据进行特征提取，得到第一特征序列；使用tsfresh特征提取工具对第一特征序列进行特征提取，得到第二特征序列；构建Bi‑LSTM网络，在Bi‑LSTM网络中加入注意力机制得到ABi‑LSTM网络，使用第二特征序列对ABi‑LSTM网络进行训练；获取待预测的轴承的运行数据，使用完成训练的ABi‑LSTM网络模型得到轴承的剩余寿命预测值。与现有技术相比，本发明通过CNN网络和tsfresh进行特征提取，得到的特征可靠性更高，剔除了噪声信号等杂质信号，准确的提取与轴承寿命有关的特征，以便为后续训练Bi‑LSTM网络计算RUL得出更准确的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轴承 剩余 寿命 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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