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基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测

刘昕宇 姜长泓 刘一铮 王其铭

现代制造工程Issue(4):130-135,102,7.
现代制造工程Issue(4):130-135,102,7.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2023.04.018

基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测

Remaining useful life prediction of rolling bearings based on dilated CNN and LSTM

刘昕宇 1姜长泓 1刘一铮 2王其铭1

作者信息

  • 1. 长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012
  • 2. 吉林省等希科技有限公司,长春130022
  • 折叠

摘要

关键词

滚动轴承/剩余使用寿命预测/长短时记忆网络/空洞卷积神经网络

分类

机械制造

引用本文复制引用

刘昕宇,姜长泓,刘一铮,王其铭..基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测[J].现代制造工程,2023,(4):130-135,102,7.

基金项目

吉林省科技发展计划项目(20220203041SF) (20220203041SF)

现代制造工程

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-3133

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