基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承剩余壽命預(yù)測方法

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摘  要：為提高自動扶梯軸承剩余使用壽命（RUL）預(yù)測模型的預(yù)測精度和泛化能力，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的軸承RUL預(yù)測方法。首先基于3σ準(zhǔn)則對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪，通過快速傅里葉變換獲得其頻率特征，其次將不同于傳統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分方法的分層抽樣應(yīng)用于數(shù)據(jù)劃分，并構(gòu)造一個(gè)由三個(gè)卷積層和兩個(gè)全連通層組成的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCNN模型，最后利用NASA IMS數(shù)據(jù)集對預(yù)處理方法、DCNN模型精度和泛化能力進(jìn)行評估，證明了該方法的優(yōu)越性。（剩余7685字）