【摘 要】
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为评估风电机组高速轴轴承的健康状况并预测其后续状态,构建能反映轴承退化过程的健康指数(HI)曲线作为健康状态预测的基础,提出一种核主元分析(KPCA)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络相结合的方法.首先利用单调性及核主元分析构建高速轴轴承的HI曲线,其次在已构建的HI曲线基础上利用Bi-LSTM网络对高速轴轴承的健康状态进行预测.通过高速轴轴承全寿命周期试验,验证了该方法构建的HI曲线单调性好,能对高速轴轴承进行较为准确的健康评估和状态预测.
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐 830047
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为评估风电机组高速轴轴承的健康状况并预测其后续状态,构建能反映轴承退化过程的健康指数(HI)曲线作为健康状态预测的基础,提出一种核主元分析(KPCA)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络相结合的方法.首先利用单调性及核主元分析构建高速轴轴承的HI曲线,其次在已构建的HI曲线基础上利用Bi-LSTM网络对高速轴轴承的健康状态进行预测.通过高速轴轴承全寿命周期试验,验证了该方法构建的HI曲线单调性好,能对高速轴轴承进行较为准确的健康评估和状态预测.
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