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作者：周苗苗;郭海伟;刘鹏飞;张凯;
单位：郑州旅游职业学院机电工程学院;郑州铁路职业技术学院机电工程学院;中国科学院大学计算机科学与技术学院;中国科学院沈阳自动化研究所;
摘要：为了进一步提高轴承疲劳寿命评估能力，基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)提出一种轴承疲劳寿命评估方法。在对轴承性能退化过程评估时合理应用特征噪声能量比(FNER峭度)指标，基于希尔伯特(Hilbert)变换以及自相关奇异值分解(AF-SVD)对检测结精准度加以检测，并在实验数据基础上完成对该方法有效性及实用性的验证。研究结果表明：在采用FNER峭度法进行评估时并未发生虚报警的情况，FNER峭度对于早期故障有着更高的敏感度。该试验对IDRSN模型的有效性及实用性进行充分验证，并且使得改进环节的优越性得到验证，在噪声条件下IDRSN模型对于外界干扰具备较强的抵抗能力。SNR=0 dB噪声条件下，模型识别精准度都超过82%;伴随SNR的上升，样本包含噪声不断减少，识别精准度逐渐提高，泛化性能得以验证。
关键词：轴承;;疲劳寿命;;故障检测;;改进深度残差收缩网络(IDRSN);;特征噪声能量比
基金资助：装备预研领域基金项目(61400010102)
