摘要
本发明适用于大型双驱磨机滑履轴承寿命预测技术领域,尤其涉及基于自适应增强VMD‑BILSTM模型的大型双驱磨机滑履轴承寿命预测方法,所述方法包括:获取原始振动信号,对原始振动信号进行降噪处理,得到预处理振动信号;构建自适应增强VMD‑BILSTM模型,从时域和频域两个维度提取退化特征并压缩特征维度,建立退化特征矩阵作为自适应增强VMD‑BILSTM模型的输入;以贝叶斯网络自适应确定自适应增强VMD‑BILSTM模型的最优参数,得到大型双驱磨机滑履轴承剩余使用寿命预测模型,通过大型双驱磨机滑履轴承剩余使用寿命预测模型对轴承寿命进行预测。本发明对原始振动信号进行WOA‑VMD滤波处理,减小信号中噪声干扰的影响,证明了消噪的可行性,解决了[K,]参数难以选定的问题。
技术关键词
磨机滑履轴承
剩余使用寿命预测
Lagrange函数
鲸鱼优化算法
退化特征
轴承寿命预测方法
滤波方法
信号
压缩特征
寿命预测技术
表达式
代表
超参数
包络
频域特征
调频
矩阵
频率
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供电设备
鲸鱼优化算法
能源
电网智能调度系统
RPA技术
剩余使用寿命预测
特征提取器
退化特征
构建预测模型
度量
逆向设计方法
深度学习模型
传感器
鲸鱼优化算法
效应
双向长短期记忆网络
表达式
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Lagrange函数
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参数敏感性分析