Predicting residual life of rolling bearing using IMMFE and BiLSTM-GRU-LR

Abstract Noise interference in the collected signals results in nonlinear and non-stationary signals during rotating machinery operations. Therefore, the recognition rate of feature extraction and rolling bearing life prediction is extremely low. Recurrent neural network can effectively process mult...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Autor*in:

An, Dong [verfasserIn]

Xu, Bo [verfasserIn]

Li, Songhua [verfasserIn]

Shao, Meng [verfasserIn]

Xu, Ying [verfasserIn]

Zhang, Lixiu [verfasserIn]

Format:

E-Artikel

Sprache:

Englisch

Erschienen:

2021

Schlagwörter:

Rolling bearing

Bilateral LSTM-GRU-LR

IMMFE

Residual life

Anmerkung:

© The Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering 2021

Übergeordnetes Werk:

Enthalten in: Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering - Berlin : Springer, 2003, 43(2021), 8 vom: 07. Juli

Übergeordnetes Werk:

volume:43 ; year:2021 ; number:8 ; day:07 ; month:07

Links:

Volltext

DOI / URN:

10.1007/s40430-021-03087-1

Katalog-ID:

SPR044500564

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