摘要
本发明提供一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法及系统,涉及轴承使用寿命预测技术领域,具体包括:采集一批滚动轴承的振动数据和声音数据,以及其在该时刻的剩余使用寿命;应用快速傅里叶变换从振动数据中提取频率特征,使用小波变换从声音数据中提取时间‑频率特征;构建滚动轴承剩余使用寿命预测模型,实时采集待评估轴承的振动数据和声音数据,并将处理好的数据输入至模型,得到轴承的预测剩余使用寿命;使用实时采集到的温度数据对待评估轴承的预测剩余使用寿命进行修正,得到综合预测指数。本发明通过综合利用振动、声音和温度数据,以及深度学习的强大学习能力,改进了轴承剩余使用寿命预测的技术问题,提高了预测的准确性和可用性。
技术关键词
滚动轴承
数据
频率
时序
评估轴承
深度学习算法
剩余使用寿命预测
指数
连续小波变换
谐波
信号
构建训练集
指针
索引
声音传感器
特征提取模块
系统为您推荐了相关专利信息
故障率预测方法
电网设备
高压开关柜
历史运行信息
台风模型
数据预测模型
传感器
三维点云模型
监测方法
拓扑地图