一种基于迁移学习和多时窗的船用轴承剩余寿命预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于迁移学习和多时窗的船用轴承剩余寿命预测方法，属于机械部件耗损检测技术技术领域，该方法包括：训练CNN老化模型和基于LSTM神经网络的多时窗预测模型；将待预测轴承的振动信号输入CNN老化模型以判断轴承是否发生了早期故障；若发生早期故障后，将振动信号对应的多种预设长度窗口的CNN深度特征输入多时窗预测模型，得到多种预设长度窗口各自对应的寿命预测值；融合多个寿命预测值以获取待预测轴承的目标预测寿命；本发明采用多种预设长度窗口融合的方法来解决单一窗口难以适应多种退化模式的问题，基于LSTM神经网络的多时窗预测模型估计待预测轴承的剩余使用寿命，预测准确率高。

基本信息

专利标题：

一种基于迁移学习和多时窗的船用轴承剩余寿命预测方法

专利标题（英）：

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公开（公告）号：

CN114186500A

申请号：

CN202210140860.X

公开（公告）日：

2022-03-15

申请日：

2022-02-16

授权号：

CN114186500B

授权日：

2022-04-29

发明人：

万一鸣朱坤范可森陈朝旭周宏宽柯志武肖颀魏志国苟金澜柯汉兵陈凯李邦明

申请人：

华中科技大学;中国船舶重工集团公司第七一九研究所

申请人地址：

湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

代理机构：

华中科技大学专利中心

代理人：

尹丽媛

优先权：

CN202210140860.X

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/00 G06F119/02 G06F119/04