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基于DRSN和优化BiLSTM的
轴承剩余寿命预测方法
:、
摘要针对传统轴承寿命预测方法过度依赖先验知识缺乏自适应性及退化特征难以提取导致的预测误差
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大的问题提出一种自适应特征提取的基于深度残差收缩网络DRSN和双向长短时记忆网络BiLSTM的轴承剩
。,,
余寿命预测方法首先无需任何先验知识利用DRSN对轴承原始信号进行自动特征学习提取退化特征并构建
;,,
健康指标然后采用麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法优化BiLSTM隐藏层神经元个数和学习率基于优化的BiLSTM网络建立轴承
;,:、、
剩余寿命预测模型最后进行对比实验验证分别对比残差网络均值特征种方法提取的健康指标的性
DRSN3
。,
能和不同的轴承剩余寿命寿命预测模型进行对比实验实验结果表明DRSN网络提取的健康指标性能最优同时
,、
基于优化后的BiLSTM轴承剩余寿命预测模型的误差最小基于优化后BiLSTMBiLSTM和长短时记忆网络
()、、,。
的种轴承剩余寿命预测模型的均方根误差分别为验证了方法的有效性
LSTM31.41%2.71%5.64%
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关键词深度残差收缩网络双向长短时记忆网络剩余寿命预测麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法
BearinresidualliferedictionmethodbasedonDRSNandotimizedBiLSTM
gpp
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knowledelackofadatabilitandlareredictionerrorcausedbdifficultextractionofderadationcharacteris-
gpygpyg
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ticsabearinresidualliferedictionmethodbasedonDeeResidualShrinkaeNetworkDRSNandBidirectional
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Lon-Short-TermMemornetworkB
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