基于分层稀疏编码的轴承剩余寿命预测方法

• 作者: 李华新 王衍学
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 分层稀疏编码 剩余寿命预测 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: TH17|TH133.33
• 字数: 3744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.05.002

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王衍学	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	9	0	0.0	0.0
2	李华新	桂林电子科技大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0