基于FCM-LSTM的滚动轴承多阶段寿命预测

刘宇航; 石宇强; 王俊佳

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基于FCM-LSTM的滚动轴承多阶段寿命预测

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针对滚动轴承逐渐呈现多阶段退化的退化特性,文中提出基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的滚动轴承多阶段寿命预测方法。该方法的步骤是:使用小波包分解提取时频域特征,构建滚动轴承的健康指标;采用FCM将滚动轴承的退化过程分为多个阶段;使用LSTM对其在不同阶段的使用寿命进行预测,其预测结果可用于维修决策的制订与执行;利用开源试验数据集验证了该方法的合理性,表明了分阶段的寿命预测能有效提高预测精度。

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来源
《机械设计》 |2023年第5期|43-50|共8页
作者
刘宇航; 石宇强; 王俊佳;
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作者单位

西南科技大学制造科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 模糊C均值聚类(FCM); 多阶段退化; 寿命预测; 长短时记忆神经网络(LSTM);

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