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基于深度可分卷积递归网络的轴承剩余寿命估计( Transfer remaining useful life estimation of bearing using depth-wise separable convolution recurrent network )
G Huang Y Zhang J Ou
滚动轴承是机械的重要组成部分，其剩余使用寿命(RUL)的估算对保证安全和维修决策起着至关重要的作用。然而，在大多数工业应用中，很难在复杂的运行条件下获得运行到故障的数据，这对深度学习方法来说效率低下。针对上述问题，提出了一种基于传递深度可分离卷积递归网络(TDSCRN)的方位RUL估计方法。设计了一种新的预测模型&深度可分卷积递归网络(DSCRN)，并利用源域数据集对其进行训练。将DSCRN的参数和模型传递到目标域，得到用于RUL估计任务的TDSCRN。使用两个公共运行到故障数据集验证了该方法的性能。结果表明，该框架能够提高复杂工况下的估计精度和鲁棒性。
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