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摘要
根据声发射信号具有对早期损伤敏感性高和频带宽等特点，提出一种结合声发射信号和卷积神经网络的方法，实现滚动轴承的RUL预测。该轴承RUL预测方法主要包括：对原始信号的分频段滤波和特征值提取得到高维特征集；将高维特征集组合成二维神经元作为卷积神经网络的输入，并构建和训练网络以达到预测剩余寿命的目的。通过从实验中得到的数据验证了该预测方法的可行性，并且具有较高的准确性。结合使用卷积神经网络后不但解决了特征值数量大和如何合理利用高维特征问题，而且还得到了较好的RUL预测效果。
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单位昆明理工大学; 机电工程学院
