| 一种基于深度迁移学习的两阶段滚动轴承剩余寿命预测方法 | |
| 吕明珠1,2 | |
| 2023-03-16 | |
| 发表期刊 | 轴承
 |
| ISSN | 1000-3762 |
| 页码 | 1-8 |
| 摘要 | 针对传统的滚动轴承剩余寿命预测方法精度低和泛化能力弱的问题，提出了一种基于深度迁移学习的两阶段剩余寿命预测新方法，该方法包括健康状态识别和剩余寿命预测两个阶段。在第一阶段，采用卷积自编码器和皮尔逊相关系数结合的方法构建了轴承健康指标，再通过快速搜索和发现密度峰聚类方法自动感知轴承的健康状态，确定轴承退化过程的起始时间和失效行为。在第二阶段，提出了一种多通道的双向长短时记忆网络来提取轴承退化的多尺度特征，并通过在特征融合后添加领域适配结构使模型能够学习域不变特征，从而减小训练数据和测试数据之间的特征分布差异。通过将该方法应用于实验数据，并与其他方法进行比较，验证了该方法在剩余寿命预测方面的优越性和有效性，适于在实际应用中推广。 |
| 关键词 | 滚动轴承 深度迁移学习 两阶段 剩余寿命预测 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 辽宁省高等学校基本科研项目（重点项目）（LJKZ1286）;辽宁省高等职业教育开放办学合作协同创新科研项目（2021360-191） |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/153443 |
| 专题 | 国家开放大学辽宁分部 |
| 作者单位 | 1.辽宁装备制造职业技术学院自控学院; 2.辽宁开放大学 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学辽宁分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吕明珠. 一种基于深度迁移学习的两阶段滚动轴承剩余寿命预测方法[J]. 轴承,2023:1-8. |
| APA | 吕明珠.(2023).一种基于深度迁移学习的两阶段滚动轴承剩余寿命预测方法.轴承,1-8. |
| MLA | 吕明珠."一种基于深度迁移学习的两阶段滚动轴承剩余寿命预测方法".轴承 (2023):1-8. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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