基于ResNeXt网络的滚动轴承剩余使用寿命预测

Prediction of remaining useful life of rolling bearing based on ResNeXt

为了准确掌握滚动轴承剩余寿命信息,评估轴承的退化状态,提出了一种基于深度学习理论的卷积神经网络模型,对轴承剩余使用寿命进行预测。通过选取最新的ResNeXt作为网络骨干,设计卷积神经网络模型。该网络模型可以堆叠大量的卷积层从而抽取到丰富的语义特征,即使在训练数据较少时仍然具有很好的泛化能力。最后在公开数据集上对算法进行了训练和验证,表明该方法可以根据滚动轴承的振动信号较为准确地对轴承的剩余使用寿命进行预测。