【摘 要】
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在工业生产中,滚动轴承的适用范围极其广泛,作为工厂场景中最常见的关键部件之一,内部结构决定滚动轴承处于高速、高压的恶劣工作环境,一旦滚动轴承失效,将对机械设备带来损伤,为生产企业造成重大财产损失甚至危及到操作人员的人身安全。因此,对滚动轴承的剩余寿命进行精准预测是亟需解决的问题,本文基于滚动轴承工作运行中的机械振动信号,对滚动轴承的剩余寿命进行预测。本文的工作内容如下:（1）本文根据西安交通大学滚
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在工业生产中,滚动轴承的适用范围极其广泛,作为工厂场景中最常见的关键部件之一,内部结构决定滚动轴承处于高速、高压的恶劣工作环境,一旦滚动轴承失效,将对机械设备带来损伤,为生产企业造成重大财产损失甚至危及到操作人员的人身安全。因此,对滚动轴承的剩余寿命进行精准预测是亟需解决的问题,本文基于滚动轴承工作运行中的机械振动信号,对滚动轴承的剩余寿命进行预测。本文的工作内容如下:（1）本文根据西安交通大学滚动轴承加速寿命试验的开源数据集,对该型滚动轴承在不同工况下的试验数据提取时域、频域和时频域中的有关特征,并对提取出的特征进行相关性度量和敏感性分析,最终选取17种三域特征作为退化特征集,为后续使用深度模型进行剩余寿命预测提供基础数据支撑。（2）建立卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的性能退化模型,并基于退化特征集拟合出滚动轴承的剩余寿命曲线,根据上述两类模型进行比较分析,得出滚动轴承寿命预测精准的模型,为企业实际生产中预测滚动轴承剩余寿命提供参考模型。
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