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申请/专利权人：重庆邮电大学工业互联网研究院
摘要：本发明涉及一种滚动轴承剩余寿命预测方法和系统，该方法包括：获取待预测的样本数据，将其输入到训练好的剩余寿命预测神经网络中获得输出预测结果，剩余寿命预测神经网络包括特征编码器和回归预测器，在其训练过程中，利用特征编码器从源域样本数据中初步提取特征；利用时间混合对比域适应训练模块计算对比损失，利用对比损失迭代训练特征编码器，实现从目标域样本数据特征中进一步提取互信息作为一种高级特征；利用细粒度结构域适应训练模块计算域判别损失和源域样本数据和目标域样本数据之间的细粒度匹配程度，利用域判别损失和细粒度匹配程度迭代训练特征编码器，实现进一步提取源域与目标域之间的域不变特征。该系统包括：输入接口、输出接口、处理器、计算机可读存储介质和存储的程序指令，其中，处理器调取程序指令进行剩余寿命预测神经网络训练；调取训练好的剩余预测神经网络的程序指令，指令特征提取器对所述待检测的滚动轴承振动数据进行特征提取，将提取的特征输入回归预测器进行预测处理，得到预测结果。本发明有效地提高滚动轴承剩余使用寿命预测结果的准确率。
主权项：1.一种滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：获取待预测的样本数据，将其输入到预训练的剩余寿命预测神经网络中获得输出预测结果；剩余寿命预测神经网络包括特征编码器和回归预测器，剩余寿命预测神经网络进行训练的过程包括：获取源域样本数据和目标域样本数据；将所述源域样本数据和目标域样本数据输入时间混合对比域适应训练模块，计算得到对比损失，利用对比损失迭代训练所述特征编码器；将所述源域样本数据和目标域样本数据输入细粒度结构域适应训练模块，分别计算得到域判别损失和源域样本数据和目标域样本数据之间的细粒度匹配程度，利用域判别损失和细粒度匹配程度分别迭代训练所述特征编码器；将所述源域样本数据输入特征编码器，提取源域特征，将源域特征输入回归预测器进行预测，计算得到回归预测损失，利用回归预测损失迭代训练所述回归预测器；当迭代次数达到预先设定的迭代次数时停止迭代，得到训练好的剩余寿命预测神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学工业互联网研究院 一种滚动轴承剩余寿命预测方法和系统
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