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文献类型

  • 2 篇 期刊文献

馆藏范围

  • 2 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

  • 2 篇 工学
    • 1 篇 机械工程
    • 1 篇 计算机科学与技术...
    • 1 篇 软件工程

主题

  • 2 篇 轴承剩余使用寿命
  • 1 篇 集成学习模型
  • 1 篇 退化特征提取
  • 1 篇 完全集成经验模态...
  • 1 篇 一维卷积神经网络
  • 1 篇 退化起始时间
  • 1 篇 长短时记忆神经网...
  • 1 篇 轴承退化曲线
  • 1 篇 自适应dst状态划分...
  • 1 篇 femto-st数据集

机构

  • 1 篇 武汉理工大学
  • 1 篇 北京机械工业自动...

作者

  • 1 篇 王绪光
  • 1 篇 张腾
  • 1 篇 张建超
  • 1 篇 韩林洁
  • 1 篇 石春鹏
  • 1 篇 王贡献
  • 1 篇 胡志辉
  • 1 篇 李帅琦

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=轴承剩余使用寿命"
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基于状态划分和集成学习的剩余使用寿命预测模型
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机电工程 2024年
作者： 胡志辉 王绪光 王贡献 张腾 李帅琦 武汉理工大学交通与物流工程学院
针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定，以及单一寿命预测模型精度比较低的问题，提出了一种基于状态划分和集成学习模型的RUL预测方法。首先，提取了轴承振动信号的特征，利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围... 详细信息
来源： 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
基于一维卷积神经网络的轴承剩余寿命预测
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引用
制造业自动化 2020年 第3期42卷 10-13页
作者： 韩林洁 石春鹏 张建超 北京机械工业自动化研究所
现有的轴承剩余使用寿命预测模型多依赖于对轴承的时域特征或频域特征进行降维后构建特征工程,然而可能丢失重要的信号信息,因此尝试利用轴承的振动水平加速度信号和垂直加速度信号,构建一维卷积神经网络实现对特征的自动提取,无需人工... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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