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摘要
为更好构建能够表征轴承退化过程的性能退化指标，提出一种改进一维深度卷积神经网络轴承性能退化指标的构建方法。首先，构建一维深度卷积神经网络，利用其对原始时域信号自适应提取特征优势，以深度挖掘全寿命时域信号的退化特征；其次，设计一种组合损失函数，在均方误差函数上引入退化特征相邻点正负微分累积值，使得网络在训练过程中退化特征相邻点正微分值不断增大，负微分值不断减小，以提高性能退化指标单调性；最后，通过全连接层将高维特征转化为低维特征，实现性能退化指标构建。通过在公开和实测的数据集上进行实验，验证了所提方法的有效性和可行性。
