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本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的轴承动态温度预测方法。首先确定影响轴承动态运行温度的因素及大小,包括但不限于初始温度、轴承转速、径向载荷、轴向载荷和润滑脂含量,然后对轴承进行温度测试实验,动态改变影响参数大小获取轴承温度的数据集,并分为训练集和测试集,进行归一化处理。然后构建GA‑BP神经网络,以影响参数为输入变量,动态温度为输出变量。训练神经网络,通过GA‑BP神经网络对温度进行预测。本发明避免了对轴承进行动力学和热力学分析,可以实现对轴承的动态温度预测,且准确度和精确度较高。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116702614 A
(43)申请公布日 2023.09.05
(21)申请号 202310693870.0
(22)申请日 2023.06.13
(71)申请人 河南工学院
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