基于流形学习的滚动轴承性能退化趋势预测研究

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空间滚动轴承作为空间机械设备的关键部件,其工作性能的好坏直接影响到整机的正常运行。空间滚动轴承的运行环境极端恶劣,容易造成轴承在运行一段时间后产生各种各样的缺陷,随着其继续运转,初始缺陷进一步扩展,其运行状态和性能逐渐退化。并且,由于空间场合轴承应用的限制,空间滚动轴承不可能更换,也不可能采用备份来保证轴承的可靠性,所以轴承一旦出现问题,将导致整个空间活动部件的失效甚至毁坏。目前只能开展地面模拟空间环境下滚动轴承性能退化趋势预测的方法研究。因此,需要研究地面模拟空间环境下滚动轴承性能退化趋势预测的方
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