一种轴承寿命预测方法及装置
本发明公开了一种轴承寿命预测方法及装置,其中,方法包括以下步骤:步骤S1、获取轴承全寿命周期的振动信号,对振动信号进行预处理生成原始RRMS信号;步骤S2、建立复合神经网络作为特征提取网络,将原始RRMS信号输入特征提取网络,得到原始RRMS信号的物理特征;步骤S3、对PE模型进行参数确认,得到轴承的经验退化物理模型,将物理特征输入经验退化物理模型,得到重建RRMS信号;步骤S4、基于原始RRMS信号以及重建RRMS信号作为样本信号,并建立损失函数对神经网络进行训练,得到轴承寿命预测模型;步骤S5、获取待测轴承的待测RRMS信号,将待测RRMS信号输入轴承寿命预测模型,得到轴承寿命预测结果。本...
Saved in:
| Format | Patent |
|---|---|
| Language | Chinese |
| Published |
23.07.2024
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
Cover
| Summary: | 本发明公开了一种轴承寿命预测方法及装置,其中,方法包括以下步骤:步骤S1、获取轴承全寿命周期的振动信号,对振动信号进行预处理生成原始RRMS信号;步骤S2、建立复合神经网络作为特征提取网络,将原始RRMS信号输入特征提取网络,得到原始RRMS信号的物理特征;步骤S3、对PE模型进行参数确认,得到轴承的经验退化物理模型,将物理特征输入经验退化物理模型,得到重建RRMS信号;步骤S4、基于原始RRMS信号以及重建RRMS信号作为样本信号,并建立损失函数对神经网络进行训练,得到轴承寿命预测模型;步骤S5、获取待测轴承的待测RRMS信号,将待测RRMS信号输入轴承寿命预测模型,得到轴承寿命预测结果。本发明具有轴承寿命预测结果具有可解释性的效果。
The invention discloses a bearing life prediction method and device, and the method comprises the following steps: S1, obtaining a vibration signal of a whole life cycle of a bearing, and carrying out the preprocessing of the vibration signal, and generating an original RRMS signal; s2, establishing a composite neural network as a feature extraction network, and inputting the original RRMS signal into the feature extraction network to obtain a physical feature of the original RRMS signal; s3, performing parameter confirmation on the PE model to obtain an empirical degradation physical model of the bearing, and inputting the physical characteristics into the empirical degradation physical mode |
|---|---|
| Bibliography: | Application Number: CN202410409064 |