【摘 要】
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为探索适用于涂层型自润滑关节轴承的寿命预测和可靠性评估方法，提出一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）神经网络的轴承剩余寿命预测模型。首先利用CNN对关节轴承的摩擦扭矩信号进行失效特征提取，然后将通过主成分分析（PCA）和滤波处理后的扭矩信号输入LSTM神经网络中进行训练，得到涂层型自润滑关节轴承寿命预测模型，可实现对轴承剩余寿命的准确预测。最后，基于加速寿命试验数据，采用两参数W
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：52122508;52005511;52130509）；
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为探索适用于涂层型自润滑关节轴承的寿命预测和可靠性评估方法，提出一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）神经网络的轴承剩余寿命预测模型。首先利用CNN对关节轴承的摩擦扭矩信号进行失效特征提取，然后将通过主成分分析（PCA）和滤波处理后的扭矩信号输入LSTM神经网络中进行训练，得到涂层型自润滑关节轴承寿命预测模型，可实现对轴承剩余寿命的准确预测。最后，基于加速寿命试验数据，采用两参数Weibull分布模型对涂层型自润滑关节轴承的服役可靠性进行评估，结果表明涂层型自润滑关节轴承在轻载低频工况下能够维持在高可靠性水平（90%）下进行长时间稳定服役。
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