一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法及系统

摘要

本公开提供了一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法及系统，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；本公开使用小波变换充分分析了滚动轴承的故障信号特征，将传统卷积神经网络最后的全连接层更换为卷积层和池化层，结合卷积层的权值共享、局部连接等特性，减少了网络权值等训练中需要优化参数的数量，极大的提高了寿命预测的精度。