基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。     

远中心柔顺机构弹性单元刚度建模研究

为得到远中心柔顺机构(RCC)中常用的金属梁单元、层叠弹性单元(ESP)的刚度性能,在材料力学四个基本假设下,根据弹性变形原理,对单元末端建立金属梁刚度矩阵,并通过伴随变换进行解耦,得到其对角形式。对端部具铰链梁单元、U副梁单元、球关节梁等不同运动副的单元进行刚度建模,给出铰链处的刚度矩阵,发现转动副处的刚度矩阵无法解耦,而U副和球副可解耦。建立了ESP弹性单元的刚度模型,发现在一端固定条件下,末端自由、添加U副和添加球副均利于形成RCC机构的解耦刚度性能。研究为RCC机构的设计提供了参考。