简介：摘 要：本文提出了一种结合物理模型方法所需样本量少和数据驱动方法预测精度高及预测速度快的优点的Wiener-ANN模型用于电梯轴承剩余使用寿命预测。单一时域特征未能完整地描述轴承的退化过程，所以本文使用了时频域特征作为多源输入数据对模型进行优化和预测。首先对轴承振动信号进行小波分解得到不同频段的能量密度时频域特征作为多源输入数据，用于优化Wiener过程模型的参数并使用优化后的Wiener模型进行第一阶段预测；构建了一个三层ANN网络，以第一阶段的一系列预测结果作为训练数据优化ANN网络模型；用优化后的Wiener模型联合ANN网络对测试数据集进行剩余寿命预测。
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