[发明专利]一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法及系统

权利要求书

1.一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取滚动轴承的振动信号数据；

对获取的振动信号数据进行小波变换，得到时频图，对获取的时频图进行预处理；

将预处理后的时频图输入到预设全卷积层神经网络中，得到滚动轴承的剩余使用寿命预测值；

其中，全卷积层神经网络中的最后全连接层替换为依次连接的卷积层和池化层。

2.如权利要求1所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：

对得到的寿命预测值进行加权平均降噪处理。

3.如权利要求1所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：

使用双线性插值法对时频图进行降维处理。

4.如权利要求1所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：

以Morlet小波作为母小波进行小波变换。

5.如权利要求1所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：

通过小波变换，将一维的滚动轴承的振动时域信号被转换为二维时频信号，在一个特定的时间常数下，可以确定一个特定的频率。

6.如权利要求1所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：

利用卷积层的权值共享功能，对全卷积层神经网络中的多个函数使用相同的参数。

7.如权利要求1所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于：

卷积层的卷积操作，包括：

其中，*表示卷积操作，V_i^r-1和分别代表在卷积过程中的r-1层的第i个输入特征图和r层的第j个输出特征图。为卷积核，为偏移量，为非线性激活函数。

8.一种滚动轴承剩余使用寿命预测系统，其特征在于：包括：

数据获取模块，被配置为：获取滚动轴承的振动信号数据；

数据处理模块，被配置为：对获取的振动信号数据进行小波变换，得到时频图，对获取的时频图进行预处理；

寿命预测模块，被配置为：将预处理后的时频图输入到预设全卷积层神经网络中，得到滚动轴承的剩余使用寿命预测值；

其中，全卷积层神经网络中的最后全连接层替换为依次连接的卷积层和池化层。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的滚动轴承剩余使用寿命预测方法中的步骤。