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申请/专利权人：成都赛力斯科技有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种电机轴承剩余寿命预测方法、系统、模型及模型训练方法，该电机轴承剩余寿命预测方法包括：获取电机的轴承的一维振动信号数据；通过对一维振动信号数据进行时频域转换，得到一维振动信号数据分解后的多个子信号的周期与频率；基于子信号的目标周期长度与频率，对一维振动信号数据进行特征重构，得到二维特征向量；对二维特征向量进行长期变化采样，得到多个长期变化特征向量，并对二维特征向量进行短期变化采样，得到多个短期变化特征向量；基于长期变化特征向量和短期变化特征向量，进行电机轴承剩余寿命预测；该方法能够较精准地实现对电机的轴承的剩余寿命预测，成本较低。
主权项：1.一种电机轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：获取电机的轴承的一维振动信号数据；通过对所述一维振动信号数据进行时频域转换，得到所述一维振动信号数据分解后的多个子信号的周期与频率；基于所述子信号的目标周期长度与频率，对所述一维振动信号数据进行特征重构，得到二维特征向量，所述目标周期长度为子信号的周期与预设的比例系数之间的乘积；对所述二维特征向量进行长期变化采样，得到多个长期变化特征向量，并对所述二维特征向量进行短期变化采样，得到多个短期变化特征向量，所述长期变化特征向量包括所述二维特征向量中不同周期长度相同频率值的特征向量，所述短期变化特征向量指所述二维特征向量中同一周期长度的特征向量；基于所述长期变化特征向量和所述短期变化特征向量，进行电机轴承剩余寿命预测。
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百度查询： 成都赛力斯科技有限公司 电机轴承剩余寿命预测方法、系统、模型及模型训练方法
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