摘要

对轴承振动信号的累计特征进行提取,在此基础上提出基于循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network, RCNN)的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测模型。该预测模型通过构建循环卷积层增强神经网络对时间依赖性的学习,通过变分推理量化RUL预测中RCNN的不确定性。通过试验将基于RCNN的滚动轴承RUL预测模型与回归预测模型的预测结果相对比,验证该基于RCNN的预测模型的有效性。

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