【摘 要】
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为了提高现代制造业的可靠性和效率,根据轴承剩余使用寿命预测(RUL),提出了一种基于联想神经网络的轴承剩余寿命预测模型。该模型在17个轴承数据集上随机选出4个轴承的数据作
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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2016年智能制造新模式应用子项目(工信部联装[2016]213号-01)
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为了提高现代制造业的可靠性和效率,根据轴承剩余使用寿命预测(RUL),提出了一种基于联想神经网络的轴承剩余寿命预测模型。该模型在17个轴承数据集上随机选出4个轴承的数据作为模型的验证集,剩下的13个轴承数据来训练集,并采用5折交叉验证将这13个轴承数据划分为训练集和测试集。在训练神经网络时,采用了学习率衰减机制,并对比学习率衰减机制与固定学习率的差异。试验结果表明,该模型相比LASSO、随机森林回归(RFR)、支持向量回归(SVR)、深度学习等方法在RMSE和MAE两个方面具有明显的提高。
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