【摘 要】
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针对滚动轴承退化数据的复杂性和相关性,以及传统的寿命预测方法不能充分利用在线数据和非全寿命生命周期数据,从而导致预测精度不高的问题,提出了一种基于代价最小化的参数
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针对滚动轴承退化数据的复杂性和相关性,以及传统的寿命预测方法不能充分利用在线数据和非全寿命生命周期数据,从而导致预测精度不高的问题,提出了一种基于代价最小化的参数动态更新的LSTM预测模型。该模型采用离散小波变换对滚动轴承振动数据进行去噪,并提取时频域特征完成LSTM的训练与测试,利用在线监测数据滚动更新LSTM参数以提高预测精度。通过滚动轴承寿命试验证明,该模型可以准确预测滚动轴承剩余寿命,并且通过与BP神经网络和极限学习机的预测效果对比,验证了参数实时更新的LSTM模型在剩余寿命预测中的适用性。
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