一种基于CNN-AT-LSTM的轴承剩余使用寿命预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于CNN‑AT‑LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取轴承振动信号；步骤2：对获取的轴承振动信号进行降噪处理；步骤3：采用训练后的CNN网络模型，从经过降噪处理后的振动信号中挖掘反映退化性能的深层特征；步骤4：将步骤3获取到的深层特征输入至训练后的AT‑LSTM神经网络中，得到轴承剩余使用寿命的预测结果；采用本发明方法可以及时有效准确地预测滚动轴承RUL，保障机械设备能够安全可靠高效运行，延长设备工作周期，及时更换设备，避免巨大经济损失。
基本信息
专利标题 ：
一种基于CNN-AT-LSTM的轴承剩余使用寿命预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114486262A
申请号 ：
CN202210105290.0
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周晓峰张婷婷
申请人 ：
河海大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区西康路1号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
颜盈静
优先权 ：
CN202210105290.0
主分类号 ：
G01M13/045
IPC分类号 ：
G01M13/045
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01M
机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试
G01M13/045
••声学或振动分析
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01M 13/045
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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