基于深度学习的滚动轴承健康评估与剩余寿命预测研究

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故障预测是预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)的主要任务之一,其目的是根据从状态监测信息中观察到的历史和持续退化趋势来预测机械的剩余使用寿命。随着工业生产进入大数据时代,PHM系统的每个组成部分都打下了大数据的烙印。深度学习在学术界和工业界迅猛发展,在很多传统的识别任务上显著地提高了识别准确率,彰显了其强大的处理复杂识别任务的能力。滚动轴承作为旋转机械中支承传动轴的关键元件,被广泛应用在机械、电力、石化、冶金以及一些军事工业部门。轴承的性能、寿命
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在运行周期较长化工过程系统中,存在一类随时间推移缓慢变化的参数,如换热系统的结垢热阻,乙炔加氢反应器中的催化剂活性等。这一类慢时变参数在系统的短期操作控制中,可以视为参数进行处理,其变化可以忽略不计。但是在较长周期的运行过程中,其对整个系统造成的影响却不容忽视,应将其视为变量处理。本文以乙炔加氢反应器为例,从动态建模,稳态优化,和全周期动态优化三个方面系统地研究了慢时变系统的全周期优化问题,并在此
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