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为了建立安全高效的机械健康监测系统,提出一种数据驱动的机械设备健康度预测方法.首先,结合幅值域与频域分析方法提取振动信号特征;然后,构建以偏最小二乘回归法和深层神经网络为两层架构的混合神经网络模型;最后,采用该模型提取设备特征,并预测机械设备健康度.将所提出模型与传统单层架构模型进行实际工业数据验证,结果表明所提出的基于振动信号分析的混合神经网络健康度预测模型具有更好的预测趋势及更高预测精度. 相似文献
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