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本发明公开了基于APSO‑DBN的滚动轴承剩余寿命预测方法，首先在分析DBN基本原理的基础上，利用深度置信网络强大的特征提取能力，对滚动轴承的振动信号进行特征提取，并建立时间序列预测模型，并对模型的框架及流程进行了详细的说明。针对粒子群优化算法寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点，提出了一种自适应粒子群优化算法。在每次迭代过程中, 粒子只受全局最优解影响，且加入按一定规律分布的锁定因子，令粒子受影响的程度有规律性。同时，利用锁定因子和当前粒子位置令惯性权重自适应配置，更有效地利用惯性权重对粒子群优化算法的影响。与传统方法比较，优化后的DBN方法更能准确的实现对滚动轴承剩余寿命的预测。
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