技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于C‑DRGAN和AD的行星轮轴承寿命预测方法。所述方法包括如下步骤，步骤一：将门控循环单元神经网络与条件生成对抗网络相结合，构建C‑DRGAN，从复杂非静态信号中提取故障特征，实现小样本和变工况下行星轮轴承的剩余寿命预测；步骤二：将行星轮轴承剩余寿命预测的训练样本看作C‑DRGAN的输入数据，采用基于AD的训练算法训练C‑DRGAN，提高收敛速度，降低训练时间；步骤三：根据训练后的C‑DRGAN，利用NNBC预测测试样本中行星轮轴承的剩余寿命。实施例的结果表明本发明具有较强的复杂非静态信号处理能力，并能在小样本情况下取得出色的行星轮轴承剩余寿命预测效果。
技术研发人员：于军
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：2019.08.13
技术公布日：2019.11.12