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摘要：本发明公开了一种基于数字孪生框架的齿轮箱轴承智能寿命预测方法，包括：物理实体的装配、数据收集与数据预处理、寿命预测模型的建立、寿命预测模型的训练与评估、数字孪生框架的搭建等步骤，本发明通过将数字孪生与深度学习技术应用于设备的智能运维，有助于更全面、更精确地理解设备的工作情况和健康状态，及时发现设备的异常行为和潜在风险，提供更为高效的解决方案。
主权项：1.一种基于数字孪生框架的齿轮箱轴承智能寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1-物理实体的装配：所述物理实体包含：安装有轴承的齿轮箱以及安装于所述轴承上的传感器；S2-数据收集与数据预处理：收集所述物理实体中传感器获取的轴承的历史运行信号和实时运行信号，并对历史运行信号和实时运行信号进行预处理，形成历史传感数据集以及实时传感数据；所述历史运行信号包含轴承全生命周期的运行信号，所述实时运行信号为轴承当下的运行信号；S3-寿命预测模型的建立：基于深度学习建立寿命预测模型，所述寿命预测模型以卷积神经网络为基础构建；S4-寿命预测模型的训练与评估：通过实验确定最优的学习率和权重衰减系数，对所述历史传感数据集设定迭代次数和批次大小后作为训练集对模型进行训练，并用RMSE和R2评估模型性能。S5-数字孪生框架的搭建：所述数字孪生框架包括物理实体、寿命预测模型、孪生数据、服务平台及其之间的数据连接。
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