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基于循環神經網絡融合的機械零部件健康指標構造方法

1076   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 09:20:05
一種基于循環神經網絡融合的機械零部件健康指標構造方法，首先獲取機械零部件振動信號，計算得到振動信號時域特征序列和頻域特征序列；根據時域特征序列和頻域特征序列計算相似性特征；對振動信號進行三層小波包變換，得到頻帶能量比特征；利用特征的綜合評價指標篩選出機械零部件退化過程的敏感特征集，用以訓練循環神經網絡；通過敏感特征集和訓練好的循環神經網絡可以得到新的機械零部件健康指標RNN?HI，本發明利用相似性特征和循環神經網絡充分挖掘了機械零部件振動信號中的退化信息，不僅便于失效閾值的確定而且提高了壽命預測的精度。
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“基于循環神經網絡融合的機械零部件健康指標構造方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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