这一专利技术揭示了一种新型的轴承剩余寿命预测方法,系统,设备及介质。该方法首先获取轴承的振动信号,然后通过连续小波变换得到时频信息,进而应用小波函数于预设卷积神经网络的卷积层,构建小波卷积神经网络。最终,将时频信息作为输入信号,结合小波卷积神经网络,计算得到轴承的剩余寿命。相较于传统的卷积神经网络,这项技术在频域特征提取方面具有更显著的优势。
(资料来源:金融界)
以上是网络信息转载,信息真实性自行斟酌。
这一专利技术揭示了一种新型的轴承剩余寿命预测方法,系统,设备及介质。该方法首先获取轴承的振动信号,然后通过连续小波变换得到时频信息,进而应用小波函数于预设卷积神经网络的卷积层,构建小波卷积神经网络。最终,将时频信息作为输入信号,结合小波卷积神经网络,计算得到轴承的剩余寿命。相较于传统的卷积神经网络,这项技术在频域特征提取方面具有更显著的优势。
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