Tahmin bilye sinir ağı temel alarak kalan yaşam

Bilya yatakları, servis ömrü kalan tahmin dayalı kendi kendini düzenleyen harita üzerinde (kendi harita, SOM düzenleme) ve BP (geri yayılma, BP) sinir ağları, iki tür rulman sistemlerinin kalan ömrü tahmin için yeni bir yöntem önerdi. Karşılaştırmalı analizi avantajları ve dezavantajları göstergelerin göstergeleri durgunluk ve zaman etki alanı frekans etki alanı durgunluk göstergeleri, göstergeler, yeni bir dizi de dahil olmak üzere üç farklı üç kümesi kullanarak farklı yatak durgunluk, tren neural ağ organize kendini. Yeni bir durgunluk bir gösterge seti olarak performans veritabanı taşıyan SOM-ecek var olmak müştak en küçük niceleme hata (en az niceleme hata, MQE). Top durgunluk, BP neural ağ doğru teknoloji, bir tahmin modeli kalan yaşam başarılı gelişimi, değerinin sona erme süresine göre eğitim. Sonuçları program sık kullanılan sanayi L10 hayata çok daha üstün olduğunu gösterdi.