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申请/专利权人：山东浪潮智能生产技术有限公司
摘要：一种基于SwinTransformer模型的滚动轴承寿命预测方法，先将原始振动数据划分为训练集和测试集，对原始振动数据做Z‑score归一化处理，再构建SwinTransformer模型，然后将训练集数据及标签导入SwinTransformer模型中进行训练，训练SwinTransformer模型至收敛；最后将测试集及标签导入训练好的SwinTransformer模型中，得到滚动轴承的剩余寿命；本发明能够更有效，更精确的预测滚动轴承寿命。
主权项：1.一种基于SwinTransformer模型的滚动轴承寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将原始振动数据划分为训练集和测试集，对原始振动数据做Z-score归一化处理，将数据转换为均值为0、方差为1的标准正态分布；步骤2：构建SwinTransformer模型，在SwinTransformer模型当中首先采用卷积神经网络对输入数据进行处理，然后进行数据分割，卷积嵌入取代了SwinTransformer模块中普通的全连接层嵌入，接着进入由2个以上SwinTransformer模块组成的SwinTransformer网络中，接着进行平均池化，然后经过Flatten层展平处理，最后经过全连接层将预测结果输出；步骤3：将训练集数据及标签导入SwinTransformer模型中进行训练，训练SwinTransformer模型至收敛，训练时采用Adam优化算法，损失函数为MSE损失函数；步骤4：将测试集及标签导入训练好的SwinTransformer模型中，得到滚动轴承的剩余寿命。
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