基于状态划分和集成学习的轴承剩余使用寿命预测模型

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围,结合连续触发机制自适应确定DST;然后,采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解;最后,构建了集成学习模型,考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测,融合预测结果得到了轴承RUL,采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明:与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比,该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%,相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%,验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。

基于一维卷积神经网络的轴承剩余寿命预测

现有的轴承剩余使用寿命预测模型多依赖于对轴承的时域特征或频域特征进行降维后构建特征工程,然而可能丢失重要的信号信息,因此尝试利用轴承的振动水平加速度信号和垂直加速度信号,构建一维卷积神经网络实现对特征的自动提取,无需人工提取特征,并且基于人工神经网络的局部连接和参数共享机制,大大减少了训练参数,减少了训练时间。训练模型之前,通过设置轴承样本的开始退化点,使训练样本的剩余使用寿命值更为准确。研究发现,该模型能较为准确的对轴承的退化状态进行预测,进而预测剩余寿命。数据集来自于FEMTO-ST研究所的轴承退化数据集。