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一种基于LSTM和TDNN的滚动轴承剩余寿命预测方法.pdf

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本发明公开了一种基于LSTM和TDNN的滚动轴承剩余寿命预测方法,包括步骤:(1)提取训练轴承原始振动信号的时域特征,构成时域特征集,并针对每个特征做最小?最大规范化处理;(2)利用至少两种非线性函数构造健康因子,然后依次利用LSTM、TDNN构建训练特征与健康因子以及健康因子与剩余寿命百分比之间的映射关系,搭建LSTM?TDNN剩余寿命预测模型;(3)输入测试轴承振动数据,经特征提取、归一化处理后,根据LSTM?TDNN预测模型获得剩余寿命估计值,并给出预测准确率的综合评价。本发明的滚动轴承剩余寿命预测结果更为准确,实现高精度和强保守的统一,能有效应用于滚动预测维护任务,降低维护成本。