加急见刊

基于分层稀疏编码的轴承剩余寿命预测方法

李华新; 王衍学 桂林电子科技大学机电工程学院; 桂林541004; 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室; 北京100044

摘要：剩余寿命预测技术是装备智能维护与智能制造的关键技术。滚动轴承作为旋转机械装备关键零/部件之一,对其进行剩余寿命预测具有重要工程与实际意义,因此提出一种基于分层稀疏编码的滚动轴承剩余寿命预测方法。该方法作为深度学习模型的一种,克服了传统机器学习模型需要大量训练、标签学习以及鲁棒性差的缺点,有效提高了轴承剩余寿命预测精度。实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。

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