为探索多重积分的求解方法,提出了基于物理信息神经网络(physical information neural networks,PINN)的多重积分方程求解方法。首先,将多重积分方程转化为微分方程和边界条件;然后,设计神经网络结构、确定训练集、构造损失函数,利用PIN...为探索多重积分的求解方法,提出了基于物理信息神经网络(physical information neural networks,PINN)的多重积分方程求解方法。首先,将多重积分方程转化为微分方程和边界条件;然后,设计神经网络结构、确定训练集、构造损失函数,利用PINN来逼近微分方程的解析解,并根据多重定积分将积分上下限代入解析解,即可求解出多重定积分方程;最后,将所提方法与蒙特卡罗法、数论网格法进行了对比。结果表明:3种方法皆可满足求解精度要求,但PINN法无需进行数学推导,求解过程更加简单。展开更多
针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动...针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动加速度和测试轴承振动加速度数据。其次,对采集得到的原始数据预处理后提取健康因子,将训练用数据和测试数据分别构成参考数据集和目标数据集。然后,以参考数据集为基础,利用动态时间规整算法扩增目标数据集数据。最后,使用数据扩增后的测试数据训练BLSTM网络,利用训练好的BLSTM网络预测滚动轴承性能退化趋势和剩余寿命。实验结果表明,基于动态时间规整算法的数据扩增模型能够根据已有全寿命周期数据,扩增性能退化过程相似的滚动轴承运行数据,利用扩增数据训练BLSTM网络,能够有效提高性能退化趋势预测能力,进而提高剩余寿命预测精度。展开更多
文摘为探索多重积分的求解方法,提出了基于物理信息神经网络(physical information neural networks,PINN)的多重积分方程求解方法。首先,将多重积分方程转化为微分方程和边界条件;然后,设计神经网络结构、确定训练集、构造损失函数,利用PINN来逼近微分方程的解析解,并根据多重定积分将积分上下限代入解析解,即可求解出多重定积分方程;最后,将所提方法与蒙特卡罗法、数论网格法进行了对比。结果表明:3种方法皆可满足求解精度要求,但PINN法无需进行数学推导,求解过程更加简单。
文摘针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动加速度和测试轴承振动加速度数据。其次,对采集得到的原始数据预处理后提取健康因子,将训练用数据和测试数据分别构成参考数据集和目标数据集。然后,以参考数据集为基础,利用动态时间规整算法扩增目标数据集数据。最后,使用数据扩增后的测试数据训练BLSTM网络,利用训练好的BLSTM网络预测滚动轴承性能退化趋势和剩余寿命。实验结果表明,基于动态时间规整算法的数据扩增模型能够根据已有全寿命周期数据,扩增性能退化过程相似的滚动轴承运行数据,利用扩增数据训练BLSTM网络,能够有效提高性能退化趋势预测能力,进而提高剩余寿命预测精度。
