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题名基于少数据样本的滚动轴承寿命分段预测方法
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作者
张朋
马孝育
王恒迪
李畅
邓四二
邱小彪
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机构
河南科技大学机电工程学院
陕西华燕航空仪表有限公司
山东朝阳轴承有限公司
宁波更大集团有限公司
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第8期1415-1422,共8页
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基金
山东省重点研发计划项目(2020CXGC011003)
宁波市重点研发计划暨“揭榜挂帅”项目(2023Z006)。
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文摘
针对少数据样本下,滚动轴承难以准确预测剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了一种结合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)与对抗性判别域自适应网络(ADDA)的轴承寿命分段预测方法。首先,利用稀疏概率自注意力机制对特征集进行了筛选,提取了具有时变性的特征集,以获取最优全局特征,确定分段点以作为ADDA模型的输入;然后,针对不同阶段的退化特点建立了相应的健康评估指标;对处于健康状态的轴承,利用ConvLSTM网络预测了轴承健康阶段的寿命,将健康阶段预测数据作为局部特征输入ADDA网络与最优特征集(全局特征),进行了对抗训练,以实现故障阶段的寿命预测,并使用全连接层输出滚动轴承的预测剩余使用寿命;最后,采用PHM2012数据集与工程试验数据分别对模型进行了验证。研究结果表明:相较于ConvLSTM模型、RNN-HI模型、CNN-LSTM模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的平均绝对误差分别降低了78.16%、53.14%、67.13%,平均得分分别提高了66.42%、92.81%、32.37%;相较于LSTM模型、CNN-LSTM模型以及Transformer模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的均方误差分别降低了80.11%、54.95%、55.94%。因此,该算法模型能够实现对较少数据样本的轴承寿命进行RUL预测的目的,且具有较高的精度。
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关键词
对抗性判别域适应网络
卷积长短期记忆网络
稀疏概率自注意力机制
少数据样本
分阶段寿命预测
剩余使用寿命
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Keywords
adversarial discriminative domain adaptation(ADDA)
convolutional long short-term memory(ConvLSTM)
ProbSpare self-attention
fewer data samples
phased life projection
remaining useful life(RUL)
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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