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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于双图结构融合的轴承寿命智能预测方法。传统轴承RUL预测方法较多的依赖于先验知识和特定的统计指标，且无法有效地处理被噪声破坏的原始图结构。该方法首先通过时间序列shapelets将轴承时间序列数据转换为一种新的节点级图结构TSSDG。随后，在图卷积网络GCN之前创造了一个稀疏图结构层。该层旨在从节点表示中学习潜在的稀疏图结构，并基于特定的权值融合原始图结构，使图结构和节点表示交替迭代更新。最后，通过双向长短时记忆网络BiLSTM层来增强模型捕捉信号中全局时间依赖性的能力。本发明提出的智能预测方法实现了端到端的轴承RUL预测，并在实验测试中表现出了更高的预测精度和稳定性。
主权项：1.一种基于双图结构融合的轴承RUL智能预测方法，其特征在于：首先设计一种节点级图结构，该节点级图结构利用轴承振动信号的时间子序列来生成反映轴承真实退化趋势的时间序列shapelets，利用shapelets之间的距离矩阵作为节点特征，通过能够反映shapelets波动趋势的DPR值来确定节点之间的边；然后，进一步提出一种稀疏图结构融合卷积网络模型，利用稀疏表示有效处理数据干扰和从高维空间提取低维结构的能力创建了稀疏图结构层，并按一定的权重融合原始图结构形成融合图结构层集成到GCN的各层前端；结合一个BiLSTM层来有效地捕获信号的全局时间依赖性，继而显著提高了轴承RUL预测的准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于双图结构融合的轴承RUL智能预测方法
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