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基于分層稀疏編碼的軸承剩余壽命預測方法

李華新; 王衍學 桂林電子科技大學機電工程學院; 桂林541004; 北京建筑大學城市軌道交通車輛服役性能保障北京市重點實驗室; 北京100044

摘要：剩余壽命預測技術是裝備智能維護與智能制造的關鍵技術。滾動軸承作為旋轉機械裝備關鍵零/部件之一,對其進行剩余壽命預測具有重要工程與實際意義,因此提出一種基于分層稀疏編碼的滾動軸承剩余壽命預測方法。該方法作為深度學習模型的一種,克服了傳統機器學習模型需要大量訓練、標簽學習以及魯棒性差的缺點,有效提高了軸承剩余壽命預測精度。實驗結果表明該方法具有更高的預測精度和更好的魯棒性。

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