一种基于二维卷积神经网络的齿轮剩余寿命预测方法

摘要

本发明公开一种基于二维卷积神经网络的齿轮剩余寿命预测方法，首先构建卷积神经网络结构，对接收到的齿轮的实时振动信号其退化特征来提取齿轮的健康状态信息；再对振动信号进行分类回归，以此得到齿轮的准确剩余寿命估计；并运用齿轮疲劳寿命试验台的实时监测数据对深度学习预测模型进行验证，解决齿轮疲劳退化过程中实时振动信号包含的内容繁杂，数据规模大，难以提取出有效的、反映齿轮退化的特征信息进行实时剩余寿命准确预测问题。本发明的二维卷积神经网络训练得到的预测模型可以快速、准确地预测齿轮的剩余寿命。