【摘 要】
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一种基于人工免疫系统-学习率自适应调节的混合网络温度预测模型，实现了对齿轮箱温度的预警分析。首先根据退化特征矩阵确定齿轮箱的退化状态数目，接着采用人工免疫算法初始化
【机 构】
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上海电机学院电气学院,上海电机学院商学院
【基金项目】
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上海市教育委员会科研创新项目(15ZS079),上海电机学院重点学科建设项目(16YSXK02)
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一种基于人工免疫系统-学习率自适应调节的混合网络温度预测模型，实现了对齿轮箱温度的预警分析。首先根据退化特征矩阵确定齿轮箱的退化状态数目，接着采用人工免疫算法初始化网络参数，后利用一种改进的自适应算法对网络学习率进行调整，最后结合频率变化特性，训练出不同退化模式下的温度预测模型。通过搭建实验平台，采集齿轮箱油液温度数据，验证了此类预测模型的准确性，以及划分不同退化模式的必要性。
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