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摘要：本发明涉及轴承剩余使用寿命预测技术领域，具体涉及一种自适应门控图卷积网络的轴承剩余使用寿命预测方法，具体为对轴承的原始振动信号进行采样并转换到特征通道；通过窗口采样特征通道的数据，并分别以行和列划分以得到时间相关性和空间相关性的图结构数据，使用余弦相似度和协方差初步定义两类图的邻接矩阵，以便输入后续的图神经网络；使用源矩阵和目标矩阵得到自适应的两类图并与预定义的图一同输入构造好的门控图卷积网络；将从门控图卷积网络提取出来的相关性特征输入DBN以提取其低维抽象特征；通过双向LSTM提取特征通道数据中的长短期时间依赖并与DBN的输出进行融合，最后输入一个全连接层以得到最终的轴承剩余使用寿命预测。
主权项：1.一种自适应门控图卷积网络的轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：采集轴承运行过程中的振动数据并将其采样转换到特征通道，所述振动数据包括轴承正常状态数据和异常状态数据；步骤2：将转换的特征通道数据通过窗口采样并分别以行和列划分以得到时间相关性和空间相关性的图结构数据；步骤3：使用余弦相似度、协方差得到预定义的时空相关性图，并使用源矩阵和目标矩阵得到自适应的两类图；步骤4：将得到的预定义图及具有自适应机制的图输入三层的门控图卷积神经网络以提取轴承特征通道的两类相关性，并使用深度置信网络提取其低维特征；步骤5：将DBN提取到的低维特征与双向LSTM提取到的长短期时间依赖融合并输入最后的全连接层，得到最终的RUL预测。
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百度查询： 广西大学 一种自适应门控图卷积网络的轴承剩余使用寿命预测方法
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