| 基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测 |
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| 引用本文： | 于广滨,卓识,于军.基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测[J].航空动力学报,2020,35(6):1212-1221. |
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| 作者姓名： | 于广滨 卓识 于军 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080,哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080,哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨150080,哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨150080 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(2019YFB2006400)； 黑龙江省“百千万”工程科技重大专项(2019ZX03A02)；黑龙江省杰出青年基金(JC2014020) |
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| 摘 要： | 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9584%。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 剩余寿命预测 信息最小二乘 生成对抗网络 行动者-评论家算法 堆叠降噪自动编码器 |
| 收稿时间： | 2019/12/23 0:00:00 |
Remaining useful life prediction of rolling bearings using, InfoLSGAN and AC algorithm |
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| YU Guangbin,LIU Ke,ZHUO Shi,YU Jun.Remaining useful life prediction of rolling bearings using, InfoLSGAN and AC algorithm[J].Journal of Aerospace Power,2020,35(6):1212-1221. |
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| Authors: | YU Guangbin LIU Ke ZHUO Shi YU Jun |
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| Institution: | Key Laboratory of Advanced Manufacturing and Intelligent Technology,Ministry of Education,,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China;School of Mechanical and Power Engineering,,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China;; Key Laboratory of Advanced Manufacturing and Intelligent Technology,Ministry of Education,,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China;School of Automation,,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rolling bearing remaining useful life prediction information least squares generative adversarial network actor-critic algorithm stacked denoising autoencoder |
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