【摘 要】
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为了有效地描述滚动轴承的性能退化趋势,提出基于优选小波包与马氏距离的滚动轴承性能退化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)预测新方法。利用小波包分解法提取滚动轴
【基金项目】
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国家自然科学基金(51507098),上海市电站自动化技术重点实验室项目(13DZ2273800)
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为了有效地描述滚动轴承的性能退化趋势,提出基于优选小波包与马氏距离的滚动轴承性能退化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)预测新方法。利用小波包分解法提取滚动轴承数据的能量特征,其中考虑到不同的分解层数和小波基函数会影响特征提取的效果,建立了最佳分解层数原则,并根据能量波动变化率选择最优小波基函数;然后,通过计算特征向量间的马氏距离(Mahalanobis Distance,MD)作为滚动轴承性能退化的指标;最后,将该指标作为GRU的输入来构造退化趋势的预测模型,并运用实测的滚动
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