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本发明公开了一种基于物理引导神经网络的轴承剩余使用寿命预测方法，该方法包括：步骤1，获取轴承振动信号；步骤2，特征提取，从时域、频域、时频域对轴承振动信号进行特征提取；步骤3，特征选择，对步骤2提取的特征进行筛选，构建敏感特征集；步骤4，基于Bi‑LSTM神经网络搭建剩余使用寿命预测模型；步骤5，构建物理引导的非一致性损失函数；步骤6，将步骤3构建的敏感特征集输入训练好的B‑LSTM神经网络中，得到轴承剩余使用寿命预测结果。本发明方法能够准确预测轴承剩余使用寿命，为旋转机械设备的维护保养提供理论依据，保障设备的健康运行。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311683619.2
Filing Date： 2023-12-10
Publication Date： 2024-02-02
Pub. No.： CN117494350A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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