【摘 要】
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为准确评估机械设备的剩余寿命,准确掌握设备的健康状态信息,提出一种特征值提取和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)模型的剩余寿命预测方法。首先采用特征值提取的方法建
【机 构】
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安徽工程大学机械工程学院,安徽工程大学人机自然交互和高效协同技术研究中心安徽省新型研发机构,安徽工程大学先进数控和伺服驱动安徽省重点实验室
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上项目(项目编号:1808085ME127),安徽工程大学引进人才科研启动基金(项目编号:2019YQQ004),安徽工程大学校级科研项目(项目编号:Xjky019201905)
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为准确评估机械设备的剩余寿命,准确掌握设备的健康状态信息,提出一种特征值提取和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)模型的剩余寿命预测方法。首先采用特征值提取的方法建立寿命特征指标,以寿命特征指标为BP网络输入神经元,建立BP神经网络剩余寿命预测模型,以辛辛那提轴承全寿命周期实验数据为模型算例,验证了模型的可行性,并给出了轴承剩余寿命从100%到0的预测曲线,预测结果显示该方法能够有效地预测轴承剩余寿命。
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