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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本申请提供基于NACMD‑LSTM的齿轮箱寿命预测方法及系统，该方法包括：S1、添加成对的互为相反数的正负白噪声到原始信号中构建新的时间序列；S2、基于NACMD算法，对试验序列进行模态分解，得到试验序列的第一个子模态，求均值记为原始信号的第一个子模态；S3、将残差作为新的原始信号，并获取残差信号；S4、判断残差信号是否可以再分解，若是，循环步骤S3，直到获得的残差信号为单调函数，不能继续分解；若否，输出原始待分解信号被分解的k个子模态；S5、获得所有的子模态，叠加重构得到处理后的待输入序列；S6、使用CSSA优化算法对网络结构进行参数优化，训练并构建CSSA‑LSTM模型；S7、将处理好的待输入序列输入CSSA‑LSTM网络，得到齿轮箱寿命的预测结果。
主权项：1.基于NACMD-LSTM的齿轮箱寿命预测方法，其特征在于，包括：S1、添加成对的互为相反数的正负白噪声到原始信号中构建新的时间序列，作为试验序列；S2、基于NACMD算法，对试验序列进行模态分解，得到试验序列的第一个子模态，求均值记为原始信号的第一个子模态A1t，并记录对应残差；S3、将残差作为新的原始信号，并获取第k个残差信号rkt；S4、判断第k个残差信号rkt是否可以再分解，若是，循环步骤S3，直到获得的第k个残差信号rkt为单调函数，不能继续分解；若否，输出原始待分解信号xt被分解的k个子模态，即： 其中，xt表示原始待分解信号，i＝1，2……k，k表示子模态的数量，Ait表示第i个提取出的子模态，rkt表示第k个残差信号，t表示时间；S5、获得所有的子模态，叠加重构得到处理后的待输入序列；S6、使用CSSA优化算法对网络结构进行参数优化，训练并构建CSSA-LSTM模型；S7、将处理好的待输入序列输入CSSA-LSTM网络，得到齿轮箱寿命的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于NACMD-LSTM的齿轮箱寿命预测方法及系统
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