【摘 要】
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滚动轴承作为一种机械标准件,广泛应用于各类旋转机械设备,其健康状况对机器设备的正常运行至关重要,掌握其剩余使用寿命(RUL)可以更好地保证生产活动安全有效的进行。针对目前基于深度学习的机器RUL预测方法普遍存在:a)预测性能很大程度依赖手工特征设计; b)模型不能够充分提取数据中的有用特征;c)学习过程中没有明确考虑多传感器数据等缺点,提出了一种新的深度预测网络——并联多个带有压缩激励机制的卷积神
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71840003),上海理工大学科技发展基金资助项目(2018KJFZ043)。
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滚动轴承作为一种机械标准件,广泛应用于各类旋转机械设备,其健康状况对机器设备的正常运行至关重要,掌握其剩余使用寿命(RUL)可以更好地保证生产活动安全有效的进行。针对目前基于深度学习的机器RUL预测方法普遍存在:a)预测性能很大程度依赖手工特征设计; b)模型不能够充分提取数据中的有用特征;c)学习过程中没有明确考虑多传感器数据等缺点,提出了一种新的深度预测网络——并联多个带有压缩激励机制的卷积神经网络和双向长短期记忆网络集成网络(CNN-SE-Bi-LSTM),用于设备的RUL预测。在该预测网络中
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