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基于Transformer-LSTM网络的轴承寿命预测
被引量：
7
1
作者
张帆
姚德臣
+4 位作者
姚圣卓
杨建伟
王琰亮
魏明辉
胡忠硕
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期320-328,共9页
轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能...
轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能够预测不同寿命时长的Transformer-LSTM串并行神经网络预测模型。通过将Transformer解码层进行重构,并与长短期记忆时序神经网络(long short-term memory,LSTM)网络结构融合,实现轴承寿命数据的串并行预测处理。试验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同寿命时长的轴承失效时间,具有较强的模型泛化能力,提升轴承寿命预测精度与模型的泛化能力。
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关键词
滚动轴承
轴承寿命预测
Transformer神经网络
LSTM神经网络
非线性时间序列预测
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职称材料
基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法
被引量：
5
2
作者
李梦圆
杨建伟
+2 位作者
姚德臣
王金海
胡忠硕
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第9期3723-3729,共7页
针对共振解调方法需要选取包含较多故障信息的共振频带这一特点,提出了一种基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法,以峭度和包络谱峭度构造的复合峭度作为优化目标,对带通滤波器参数中心频率和带宽...
针对共振解调方法需要选取包含较多故障信息的共振频带这一特点,提出了一种基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法,以峭度和包络谱峭度构造的复合峭度作为优化目标,对带通滤波器参数中心频率和带宽进行自适应选择。然后,使用寻优得到的最优中心频率和带宽对轴承故障信号进行滤波分析。最后,对滤波后信号进行包络解调处理,提取出故障特征频率,判断轴承故障类型。通过对仿真信号和轴承内、外圈故障信号的分析诊断,可以证明该方法能够满足共振解调方法中对共振频带选取的要求,完成轴承信号故障频率的提取,是一种有效的轴承故障诊断方法。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
共振解调
鲸鱼优化算法
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职称材料
题名
基于Transformer-LSTM网络的轴承寿命预测
被引量：
7
1
作者
张帆
姚德臣
姚圣卓
杨建伟
王琰亮
魏明辉
胡忠硕
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期320-328,共9页
基金
国家自然科学基金(面上项目)(52272385)
北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金项目(L211008)
+1 种基金
北京市自然科学基金(青年)资助项目(3214042)
北京市自然科学基金(重点)资助项目(KZ0016025)。
文摘
轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能够预测不同寿命时长的Transformer-LSTM串并行神经网络预测模型。通过将Transformer解码层进行重构,并与长短期记忆时序神经网络(long short-term memory,LSTM)网络结构融合,实现轴承寿命数据的串并行预测处理。试验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同寿命时长的轴承失效时间,具有较强的模型泛化能力,提升轴承寿命预测精度与模型的泛化能力。
关键词
滚动轴承
轴承寿命预测
Transformer神经网络
LSTM神经网络
非线性时间序列预测
Keywords
rolling bearing
bearing remaining useful life prediction
Transformer neural network
LSTM neural network
non-linear time series forecasting
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法
被引量：
5
2
作者
李梦圆
杨建伟
姚德臣
王金海
胡忠硕
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第9期3723-3729,共7页
基金
北京市自然科学基金(KZ202010016025,Z21132)。
文摘
针对共振解调方法需要选取包含较多故障信息的共振频带这一特点,提出了一种基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法,以峭度和包络谱峭度构造的复合峭度作为优化目标,对带通滤波器参数中心频率和带宽进行自适应选择。然后,使用寻优得到的最优中心频率和带宽对轴承故障信号进行滤波分析。最后,对滤波后信号进行包络解调处理,提取出故障特征频率,判断轴承故障类型。通过对仿真信号和轴承内、外圈故障信号的分析诊断,可以证明该方法能够满足共振解调方法中对共振频带选取的要求,完成轴承信号故障频率的提取,是一种有效的轴承故障诊断方法。
关键词
故障诊断
滚动轴承
共振解调
鲸鱼优化算法
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
resonance demodulation
whale optimization algorithm
分类号
TH133.33 [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Transformer-LSTM网络的轴承寿命预测
张帆
姚德臣
姚圣卓
杨建伟
王琰亮
魏明辉
胡忠硕
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法
李梦圆
杨建伟
姚德臣
王金海
胡忠硕
《科学技术与工程》
北大核心
2023
5
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职称材料
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