多特征融合深度学习的滚动轴承剩余寿命预测方法研究

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目录

1绪论

1．1课题来源

1．2课题研究背景及意义

1．3国内外研究现状

1．3．1特征提取和选择方法研究现状

1．3．2剩余寿命预测模型研究现状

1．4本文研究内容及技术路线

1．4．1研究内容

1．4．2技术路线

2研究对象及相关理论基础

2．1引言

2．2滚动轴承基本结构及失效形式

2．2．1滚动轴承的基本结构

2．2．2滚动轴承的常见失效形式

2．2．3滚动轴承的故障特征频率

2．2．4滚动轴承振动信号的包络谱分析

2．3滚动轴承振动信号的特征提取

2．3．1时域特征提取

2．3．2频域特征提取

2．3．3时频域特征提取

2．4深度学习相关理论

2．4．1卷积神经网络

2．4．2长短时记忆网络

2．4．3门控循环单元神经网络

2．4．4注意力机制

2．5实验数据集介绍

2．6本章小结

3基于MTLN的滚动轴承剩余寿命预测方法

3．1引言

3．2特征选择算法及相关理论

3．2．1互信息理论

3．2．2最大相关最小冗余理论

3．3Transformer网络理论

3．4基于MTLN的剩余寿命预测模型构建

3．4．1剩余使用寿命预测流程

3．4．2Transformer-LSTM预测模型架构

3．4．3模型的损失函数和评价指标

3．5实验与分析

3．5．1软硬件环境

3．5．2实验数据预处理

3．5．3模型参数设置

3．5．4实验结果及对比分析

3．6本章小结

4基于特征融合的多阶段滚动轴承剩余寿命预测方法

4．1引言

4．2主成分分析基本原理

4．3基于特征融合的多阶段剩余寿命预测模型构建

4．3．1剩余使用寿命预测流程

4．3．2基于PCA的轴承健康指标构建

4．3．3基于拉依达准则划分两阶段健康状态

4．3．4基于MSCGAN的预测模型架构

4．4实验与分析

4．4．1实验环境及数据准备

4．4．2特征融合及健康阶段划分实验结果

4．4．3基于MSCGAN的剩余寿命预测结果及分析

4．5本章小结

5总结与展望

5．1总结

5．2展望

参考文献

个人简历、在学期间发表学术论文及研究成果

致谢

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