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基于可变形卷积的轴承剩余寿命预测
1
作者
周立俭
卜振飞
+2 位作者
耿增荣
孙伊萍
周玉国
《青岛理工大学学报》
CAS
2024年第1期141-150,共10页
针对在滚动轴承剩余寿命(RUL)预测任务中神经网络的普通卷积核提取到的特征分布不均问题,建立了基于注意力的深度可变卷积残差网络(ADRN)以提取轴承的退化特征并计算健康因子(HI)。通过连续小波变换(CWT)提取轴承的时频特征,采用ADRN提...
针对在滚动轴承剩余寿命(RUL)预测任务中神经网络的普通卷积核提取到的特征分布不均问题,建立了基于注意力的深度可变卷积残差网络(ADRN)以提取轴承的退化特征并计算健康因子(HI)。通过连续小波变换(CWT)提取轴承的时频特征,采用ADRN提取轴承时频图中的退化特征,并通过Tanh激活函数得到HI。为提升对异常值的约束能力,在整个网络中采用提出的动态损失函数进行训练。使用Savitzky-golay滤波器平滑HI后,由多项式函数拟合HI得到回归方程,预测出轴承的RUL。在PHM2012数据集上的实验仿真证明,提出的方法得到了更准确的预测结果。
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关键词
滚动轴承剩余寿命预测
可变形卷积
注意力机制
动态损失函数
连续小波变换
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职称材料
题名
基于可变形卷积的轴承剩余寿命预测
1
作者
周立俭
卜振飞
耿增荣
孙伊萍
周玉国
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
出处
《青岛理工大学学报》
CAS
2024年第1期141-150,共10页
基金
山东省自然科学基金青年科学基金资助项目(ZR2020QF101)。
文摘
针对在滚动轴承剩余寿命(RUL)预测任务中神经网络的普通卷积核提取到的特征分布不均问题,建立了基于注意力的深度可变卷积残差网络(ADRN)以提取轴承的退化特征并计算健康因子(HI)。通过连续小波变换(CWT)提取轴承的时频特征,采用ADRN提取轴承时频图中的退化特征,并通过Tanh激活函数得到HI。为提升对异常值的约束能力,在整个网络中采用提出的动态损失函数进行训练。使用Savitzky-golay滤波器平滑HI后,由多项式函数拟合HI得到回归方程,预测出轴承的RUL。在PHM2012数据集上的实验仿真证明,提出的方法得到了更准确的预测结果。
关键词
滚动轴承剩余寿命预测
可变形卷积
注意力机制
动态损失函数
连续小波变换
Keywords
remaining useful life prediction of rolling bearings
deformable convolution
attention mechanism
dynamic loss function
continuous wavelet transform
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可变形卷积的轴承剩余寿命预测
周立俭
卜振飞
耿增荣
孙伊萍
周玉国
《青岛理工大学学报》
CAS
2024
0
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