发明 一种基于自适应深度置信网络与核极限学习机的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
滚动轴承 故障预测 设备监测 智慧工业 设备安全 （滚动轴承 设备安全） 1人
G06F30/27 G01M13/045 G06N20/20 G06F111/06 G06F119/02
摘要：本发明公开了一种基于改进型核极限学习机的轴承剩余使用寿命预测方法。本发明中，以滚动轴承作为研究对象，以滚动轴承的剩余寿命预测为研究目标。在实际工程应用中，滚动轴承需要根据实际工程情况进行提速或者减速的，运行工况往往是变化的，依靠单工况预测方法可能影响预测准确度，因此需要考虑多工况下的剩余寿命预测。为了在多工况条件下充分挖掘轴承振动信号特征，需要构建一个能够反映轴承退化状态的指标，进而根据健康指标进行寿命预测，提升预测精度。
