一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolution neural networks，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶（long short term memory，簡(jiǎn)稱(chēng)LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承RUL預(yù)測(cè)方法。首先，對(duì)滾動(dòng)軸承原始振動(dòng)信號(hào)作快速傅里葉變換（fast Fourier transform，簡(jiǎn)稱(chēng)FFT）；其次，將預(yù)處理所得到的頻域幅值信號(hào)進(jìn)行歸一化處理后，將其作為CNN的輸入，然后，再將深層特征輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建趨勢(shì)性量化健康指標(biāo)，同時(shí)確定失效閾值；最后，實(shí)現(xiàn)軸承壽命預(yù)測(cè)。

opts = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',100, ...'GradientThreshold',1,...'ExecutionEnvironment','cpu',...'InitialLearnRate',0.005, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',50, ... %2個(gè)epoch后學(xué)習(xí)率更新'LearnRateDropFactor',0.5, ...'L2Regularization',1e-6,...'Shuffle','once',... % 時(shí)間序列長(zhǎng)度'SequenceLength',k,...'MiniBatchSize',100,...'Verbose',1,...'Plots','training-progress');

總結(jié)

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