[发明专利]一种基于数字孪生字典的自适应稀疏图学习轴承寿命预测方法在审
| 申请号： | 202210174135.4 | 申请日： | 2022-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN114647904A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 崔玲丽;王鑫 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/20;G06F17/16;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数字孪生字典的自适应稀疏图学习轴承寿命预测方法，该方法建立了扩展指数模型及线性分段模型，生成涵盖多种退化行为的数字孪生字典，设计了新的图学习优化目标函数，引入稀疏正则化方法降低模型复杂度及参数敏感度，自适应获取数据的精确拓扑结构，基于构建的数字孪生字典及自适应稀疏图学习实现了剩余使用寿命的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数字 孪生 字典 自适应 稀疏 学习 轴承 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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