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动态状态空间模型及粒子滤波方法在滚动轴承寿命预测中的应用研究
被引量:
4
1
作者
马波
彭琦
杨灵
《机械设计与制造》
北大核心
2018年第4期80-83,共4页
针对滚动轴承物理模型难以准确建立,全寿命失效样本难以获取的问题,提出一种基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测方法。该方法通过改进公式,构建模型参数定时更新的动态状态空间模型。将已知的滚动轴承运行状态数据输入动态状态空...
针对滚动轴承物理模型难以准确建立,全寿命失效样本难以获取的问题,提出一种基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测方法。该方法通过改进公式,构建模型参数定时更新的动态状态空间模型。将已知的滚动轴承运行状态数据输入动态状态空间模型,应用粒子滤波算法估计滚动轴承运行状态,实现滚动轴承寿命预测。运用滚动轴承全寿命实验数据对所提出方法进行验证,并将预测结果与Gamma模型预测结果对比分析,结果表明该方法优于Gamma模型预测方法,具有较强的工程实用性。
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关键词
动态状态空间模型
滚动轴承寿命预测
粒子滤波
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职称材料
基于注意力机制的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
被引量:
3
2
作者
卢瑾
张永平
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第4期516-521,551,共7页
现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一...
现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一种滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测模型(方法)。首先,利用快速傅里叶变换(FFT)方法,将滚动轴承的初始振动信号转换成频域幅值信号;然后,设计了一种基于注意力机制的模型:其中,利用CNN-attention进行了退化特征提取,利用基于注意力机制的Encoder-Decoder网络进行了RUL预测,并进一步在远距离信号传输中解决了循环神经网络记忆衰退的问题;最后,为了验证特征提取模型以及寿命预测模型的有效性,采用PHM 2012轴承退化数据集,通过轴承加速退化PRONOSTIA实验平台进行了实验,并将其所得结果与未采用注意力机制模型的预测结果以及其他文献方法所得结果进行了对比。实验结果表明:与其他方法相比,基于注意力机制模型的方法平均绝对误差分别降低了29.41%、32.00%、29.56%、32.34%,平均得分分别提高了0.39%、0.98%、0.82%、15.46%。研究结果表明:在轴承RUL预测方面,基于注意力机制的轴承剩余使用寿命预测模型(方法)是有效的。
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关键词
剩余使用
寿命
卷积神经网络-注意力机制网络
编码器-解码器模型
退化特征提取
滚动轴承寿命预测
模型
记忆力退化
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职称材料
基于可变形卷积的轴承剩余寿命预测
3
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
基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法
被引量:
7
4
作者
柏林
闫康
刘小峰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第23期119-125,共7页
针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征选择及模型优化问题,提出了基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出轴承性能退化的最优特...
针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征选择及模型优化问题,提出了基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出轴承性能退化的最优特征集。为了统一描述各个特征对轴承退化状态的表征信息,采用自适应混沌粒子群算法(Adaptive Chaos Particle Swarm Optimization,ACPSO)优化支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)方法构建轴承健康指数,该健康指数对轴承运行状态进行了准确划分。最后,以轴承衰退期的相空间重构指数为基础,采用ACPSO-GRNN预测轴承剩余寿命。通过试验表明,该方法不仅能及早发现轴承运行的衰退时间点,且相比于SVR和BP神经网络寿命预测具有更高的预测精度。
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关键词
滚动轴承寿命预测
ACPSO
SVDD
相空间重构
GRNN
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职称材料
面向轴承寿命预测的特征评估与模型优化
被引量:
9
5
作者
柏林
闫康
刘小峰
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期361-366,422,共7页
针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征...
针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征集。为了减少多维特征集之间相关冗余信息对寿命预测的影响,采用相似近邻传播(affinity propagation,简称AP)聚类方法对多维特征集进行聚类和筛选。为了统一描述AP聚类后的特征对轴承退化状态的表征信息,采用自组织神经网络(self-organizing feature map,简称SOM)构建轴承健康指数。最后,利用自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos particle swarm optimization,简称ACPSO)优化双指数模型预测轴承剩余寿命。试验表明,该方法可以准确描述轴承运行状态时期,并有效地预测了轴承的剩余寿命。
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关键词
滚动轴承寿命预测
AP聚类
自组织神经网络
自适应混沌粒子群
双指数模型
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职称材料
题名
动态状态空间模型及粒子滤波方法在滚动轴承寿命预测中的应用研究
被引量:
4
1
作者
马波
彭琦
杨灵
机构
北京化工大学诊断与自愈工程研究中心
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2018年第4期80-83,共4页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目("973"计划
2012CB026000)
国家青年科学基金资助项目(51305020)
文摘
针对滚动轴承物理模型难以准确建立,全寿命失效样本难以获取的问题,提出一种基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测方法。该方法通过改进公式,构建模型参数定时更新的动态状态空间模型。将已知的滚动轴承运行状态数据输入动态状态空间模型,应用粒子滤波算法估计滚动轴承运行状态,实现滚动轴承寿命预测。运用滚动轴承全寿命实验数据对所提出方法进行验证,并将预测结果与Gamma模型预测结果对比分析,结果表明该方法优于Gamma模型预测方法,具有较强的工程实用性。
关键词
动态状态空间模型
滚动轴承寿命预测
粒子滤波
Keywords
Dynamic State SpaceModel
Rolling Bearing Life Prediction
Particle Filter
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于注意力机制的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
被引量:
3
2
作者
卢瑾
张永平
机构
盐城工学院信息工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第4期516-521,551,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62076215)
江苏省产学研合作项目(BY2022502)。
文摘
现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一种滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测模型(方法)。首先,利用快速傅里叶变换(FFT)方法,将滚动轴承的初始振动信号转换成频域幅值信号;然后,设计了一种基于注意力机制的模型:其中,利用CNN-attention进行了退化特征提取,利用基于注意力机制的Encoder-Decoder网络进行了RUL预测,并进一步在远距离信号传输中解决了循环神经网络记忆衰退的问题;最后,为了验证特征提取模型以及寿命预测模型的有效性,采用PHM 2012轴承退化数据集,通过轴承加速退化PRONOSTIA实验平台进行了实验,并将其所得结果与未采用注意力机制模型的预测结果以及其他文献方法所得结果进行了对比。实验结果表明:与其他方法相比,基于注意力机制模型的方法平均绝对误差分别降低了29.41%、32.00%、29.56%、32.34%,平均得分分别提高了0.39%、0.98%、0.82%、15.46%。研究结果表明:在轴承RUL预测方面,基于注意力机制的轴承剩余使用寿命预测模型(方法)是有效的。
关键词
剩余使用
寿命
卷积神经网络-注意力机制网络
编码器-解码器模型
退化特征提取
滚动轴承寿命预测
模型
记忆力退化
Keywords
remaining useful life(RUL)
convolutional neural network-attention mechanism network(CNN-attention)
Encoder-Decoder model
degenerate feature extraction
lifetime prediction model of rolling bearing
memory degradation
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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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
3
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
基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法
被引量:
7
4
作者
柏林
闫康
刘小峰
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第23期119-125,共7页
基金
中国自然科学基金项目(51475052
51675064)
+2 种基金
中央高校基本业务费(106112016CDJZR115502)
博士后基金(2016T90833
2015M582519)
文摘
针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征选择及模型优化问题,提出了基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出轴承性能退化的最优特征集。为了统一描述各个特征对轴承退化状态的表征信息,采用自适应混沌粒子群算法(Adaptive Chaos Particle Swarm Optimization,ACPSO)优化支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)方法构建轴承健康指数,该健康指数对轴承运行状态进行了准确划分。最后,以轴承衰退期的相空间重构指数为基础,采用ACPSO-GRNN预测轴承剩余寿命。通过试验表明,该方法不仅能及早发现轴承运行的衰退时间点,且相比于SVR和BP神经网络寿命预测具有更高的预测精度。
关键词
滚动轴承寿命预测
ACPSO
SVDD
相空间重构
GRNN
Keywords
rolling bearing life prediction
ACPSO
SVDD
phase space reconstruction
GRNN
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向轴承寿命预测的特征评估与模型优化
被引量:
9
5
作者
柏林
闫康
刘小峰
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期361-366,422,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475052,51675064)
中央高校基本业务费资助项目(106112016CDJZR115502)
博士后基金资助项目(2016T90833,2015M582519)。
文摘
针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征集。为了减少多维特征集之间相关冗余信息对寿命预测的影响,采用相似近邻传播(affinity propagation,简称AP)聚类方法对多维特征集进行聚类和筛选。为了统一描述AP聚类后的特征对轴承退化状态的表征信息,采用自组织神经网络(self-organizing feature map,简称SOM)构建轴承健康指数。最后,利用自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos particle swarm optimization,简称ACPSO)优化双指数模型预测轴承剩余寿命。试验表明,该方法可以准确描述轴承运行状态时期,并有效地预测了轴承的剩余寿命。
关键词
滚动轴承寿命预测
AP聚类
自组织神经网络
自适应混沌粒子群
双指数模型
Keywords
rolling bearing life prediction
affinity propagation(AP)clustering
self-organizing neural network
adaptive chaos particle swarm optimization
double exponential model
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态状态空间模型及粒子滤波方法在滚动轴承寿命预测中的应用研究
马波
彭琦
杨灵
《机械设计与制造》
北大核心
2018
4
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职称材料
2
基于注意力机制的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
卢瑾
张永平
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
3
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职称材料
3
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
下载PDF
职称材料
4
基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法
柏林
闫康
刘小峰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
5
面向轴承寿命预测的特征评估与模型优化
柏林
闫康
刘小峰
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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