基于MRSDAE-KPCA結合Bi-LST的滾動軸承剩余使用壽命預測

摘要： 針對現有滾動軸承剩余使用壽命預測方法在提取數據特征時沒有充分考慮數據的內部分布，且在構建健康因子時還需要專家經驗進行人工提取等問題，提出一種基于流形正則化堆棧去噪自編碼器、核主成分分析并結合雙向長短時記憶網絡的滾動軸承剩余使用壽命預測方法。首先采用無監(jiān)督的堆棧去噪自編碼器網絡對原始振動數據進行深層特征提取，并使用核主成分分析法進一步降維，以提高健康因子的指標穩(wěn)定性；然后在堆棧去... （共7頁）