【摘要】 针对地铁牵引电机轴承剩余寿命预测过程中，单一类传感器不能全面反映轴承寿命信息，提出一种基于多信息融合与卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法。首先，使用振动传感器与声发射传感器在轴承疲劳寿命试验台上采集轴承寿命信号；其次，使用小波包分解对采集到的轴承寿命信号进行降噪并提取多特征值，在此基础上对得到的多特征值进行归一化处理并分析轴承退化趋势；最后，将采集轴承的寿命划分为五个阶段，同时把处理好的多特征值进行融合输入到卷积神经网络进行训练识别。结果表明：基于多特征值与卷积神经网络能预测轴承寿命所处的阶段的概率达到98%以上。更多还原