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基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的機(jī)械零部件健康指標(biāo)構(gòu)造方法與流程

文檔序號(hào):12825216閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

技術(shù)總結(jié)
一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的機(jī)械零部件健康指標(biāo)構(gòu)造方法,首先獲取機(jī)械零部件振動(dòng)信號(hào),計(jì)算得到振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征序列和頻域特征序列;根據(jù)時(shí)域特征序列和頻域特征序列計(jì)算相似性特征;對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行三層小波包變換,得到頻帶能量比特征;利用特征的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選出機(jī)械零部件退化過(guò)程的敏感特征集,用以訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);通過(guò)敏感特征集和訓(xùn)練好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到新的機(jī)械零部件健康指標(biāo)RNN?HI,本發(fā)明利用相似性特征和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分挖掘了機(jī)械零部件振動(dòng)信號(hào)中的退化信息,不僅便于失效閾值的確定而且提高了壽命預(yù)測(cè)的精度。

技術(shù)研發(fā)人員:雷亞國(guó);牛善濤;郭亮;李乃鵬;林京
受保護(hù)的技術(shù)使用者:西安交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:2017.02.28
技術(shù)公布日:2017.07.07
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