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摘要
本发明公开了一种基于ADMM与稀疏组合学习的滚动轴承性能退化评估方法,所述方法包括以下步骤：(1)对滚动轴承的正常模式进行学习,利用学到的知识建立正常模式的知识库；(2)建立基于各知识的量化指标求解器,求解被检测的滚动轴承的量化指标Φ；(3)对量化指标Φ进行分析,实现滚动轴承性能退化程度的评估。该方法不需要先验知识,可以通过学习Training Set的特征生成正确的知识库；将ADMM与组合学习应用到模型中,使模型的时间复杂度下降；可以获得衡量滚动轴承性能退化程度的量化指标Φ,具有实时性、量化评估和自动化程度高等优点。
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