摘要
本发明公开了一种基于动态图神经网络的轴承剩余使用寿命预测方法，包括下列步骤：建立基于赫兹接触理论的轴承动力学模型，用于描述轴承外圈缺陷的扩展过程并计算接触变形；将缺陷尺寸作为变量，使用多目标优化匹配轴承数字孪生体与真实轴承的动态响应，获取初步的全生命周期缺陷尺寸曲线；通过轴承时域振动信号提取高保真缺陷大小，计算校准缺陷尺寸，并由此进行生命周期缺陷尺寸的两阶段更新；以双向长短期记忆网络作为训练模型进行训练；利用训练好的特征实时映射网络模型作为特征补充工具，将映射出的缺陷尺寸作为额外特征，并将补充后的特征集数据输入到双相关性动态图神经网络，得到最终的剩余使用寿命预测结果，从而提高模型预测性能。
