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轴承作为工业制造装备中的一种重要部件,对工业制造装备的安全可靠运行起着重要作用。伴随着传感技术的飞速发展及其在监测轴承状态过程中的广泛应用,附着于轴承上的传感器(振动传感器、电流传感器、温度传感器等)数量和种类也在不断增加;不同的传感器信号反映轴承运行状态的角度不尽相同,且随着监测时间的推移,传感器采集的信号数据呈指数递增,体现出大数据的4V特征,即海量性、多样性、快速性、真实性。这些海量的传感器信号数据逐渐超出了传统技术所能处理的范围。因此,开展大数据环境下轴承寿命预测方法研究具有重要的理论与实际