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基于改进经验小波变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余寿命预测
基于改进经验小波变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余寿命预测
摘要：随着工业化进程的推进，机械设备的故障和停机造成的损失日益显著。其中，滚动轴承故障是导致机械设备停机的主要原因之一。为了减少故障停机的次数和降低维护成本，滚动轴承剩余寿命预测成为了一个重要的研究方向。本文提出了一种基于改进经验小波变换和卷积神经网络的方法来预测滚动轴承的剩余寿命。首先，利用经验小波变换对轴承振动信号进行特征提取，获得各个尺度下的频谱特征。然后，引入改进的经验小波变换，通过自适应调整小波尺度的方式提高了特征提取的效果。最后，将提取的特征输入卷积神经网络进行训练和预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测滚动轴承的剩余寿命，具有较好的预测精度和稳定性。
关键词：滚动轴承、剩余寿命预测、经验小波变换、卷积神经网络
1.引言
滚动轴承作为一种广泛应用于机械设备中的重要元件，其故障对机械设备的正常运行有着重要的影响。因此，滚动轴承的剩余寿命预测成为了工程领域中一个备受关注的问题。通过准确预测滚动轴承的剩余寿命，可以合理安排维护计划，减少停机损失和降低维护成本。
2.相关工作
传统的滚动轴承剩余寿命预测方法主要基于振动信号分析，如傅里叶变换、小波变换等。然而，这些方法存在着一些问题，如信号失真、维度灾难等。因此，一些新的方法被提出来以改进传统的预测方法。
3.方法介绍
本文提出了一种基于改进经验小波变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先，利用经验小波变换对轴承振动信号进行特征提取，得到各个尺度下的频谱特征。然后，引入改进的经验小波变换，通过自适应调整小波尺度的方式提高了特征提取的效果。最后，将提取的特征输入卷积神经网络进行训练和预测。
4.实验设计
为了验证本文提出的方法的有效性，设计了一系列的实验。首先，采集了大量的轴承振动信号数据，并对其进行预处理。然后，将数据集划分为训练集和测试集，并进行数据标注。接着，使用经过改进的经验小波变换提取特征，并训练卷积神经网络。最后，评估预测结果的准确性，并与其他方法进行比较。
5.实验结果与分析
实验结果表明，本文提出的方法在滚动轴承剩余寿命预测方面具有较好的性能。与传统的滚动轴承故障预测方法相比，本文方法能够更准确地预测剩余寿命，并具有更好的稳定性和鲁棒性。同时，经过改进的经验小波变换在特征提取方面能够有效地提高预测精度。
6.结论与展望
本文提出了一种基于改进经验小波变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过实验验证，此方法能够有效地预测滚动轴承的剩余寿命，具有较高的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索其他特征提取方法和模型结构，以提高滚动轴承剩余寿命预测的性能。
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