状态划分下基于Bi-LSTM-Att的轴承剩余寿命预测 |
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引用本文: | 陈东楠,胡昌华,郑建飞,裴洪,张建勋,庞哲楠.状态划分下基于Bi-LSTM-Att的轴承剩余寿命预测[J].空间控制技术与应用,2023(4):29-39. |
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作者姓名: | 陈东楠 胡昌华 郑建飞 裴洪 张建勋 庞哲楠 |
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作者单位: | 1. 火箭军工程大学;2. 中国人民解放军96901部队 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(62227814、61833016和62103433);;中国博士后科学基金面上项目(2023M734286)~~; |
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摘 要: | 准确预测滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL),对于保证工程设备安全稳定可靠运行具有极其重要的作用.现有深度学习预测方法往往直接建立振动监测数据与剩余寿命之间的映射关系,通常忽略滚动轴承性能退化的不同状态差异性,且并未考虑深度学习模型所提取各类特征的差异性,给剩余寿命预测结果带来了极大的偏差.鉴于此,提出一种新型滚动轴承退化状态划分方法和RUL预测方法.提取轴承振动信号的特征,利用Mann-Kendall检验法进行趋势判断,确定出退化期的起始点;通过归一化奇异值相关系数走势确定出慢速退化期的终点;构建基于融合注意力机制的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory with attention, Bi-LSTM-Att)的滚动轴承RUL预测模型,利用所截取的慢速退化期数据与对应RUL标签训练预测模型实现RUL预测.通过轴承公开数据集验证所提方法对轴承RUL预测的准确性和有效性.
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关 键 词: | 滚动轴承 状态划分 双向长短时记忆网络 注意力机制 RUL预测 |
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