基于全卷积层神经网络的轴承剩余寿命预测

• 作者: 张笑璐 张继冬 邓佳林 邹益胜
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 全卷积层 神经网络 轴承 剩余寿命预测
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 2231-2235
• 页数: 5页
• 分类号: TH133
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2019.018.014

摘要

传统的数据驱动的轴承剩余寿命预测方法需要基于知识和经验,通过人工建立性能退化指标,费时费力,为此,采用卷积神经网络对输入信号进行特征自学习和剩余寿命预测.将传统卷积神经网络中的全连接层全部更换为卷积层与池化层,以减少神经网络需训练的参数;采用加权平均方法对预测结果进行降噪处理.轴承加速寿命实验数据集验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹益胜	西南交通大学机械工程学院	35	379	7.0	19.0
2	张继冬	西南交通大学机械工程学院	4	3	1.0	1.0
3	邓佳林	西南交通大学机械工程学院	5	3	1.0	1.0
4	张笑璐	西南交通大学机械工程学院	3	3	1.0	1.0