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SSA优化深度双向门控循环单元网络的轴承性能退化趋势预测
被引量：
3
1
作者
陈仁祥
陈国瑞
+2 位作者
徐向阳
胡小林
张雁峰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第20期12-18,共7页
为在非经验指导下获取双向门控循环单元网络中最优隐藏层单元数,实现滚动轴承性能退化趋势预测,提出基于麻雀搜索算法优化深度双向门控循环单元的轴承性能退化趋势预测方法。首先,在正向门控循环单元网络基础上,增加反向门控循环单元网...
为在非经验指导下获取双向门控循环单元网络中最优隐藏层单元数,实现滚动轴承性能退化趋势预测,提出基于麻雀搜索算法优化深度双向门控循环单元的轴承性能退化趋势预测方法。首先,在正向门控循环单元网络基础上,增加反向门控循环单元网络,以构建深度双向门控循环单元预测网络;然后,将预测值与真实值的均方误差作为适应度值,根据麻雀发现者和捕食者进行参数更新,经优化后获得最优隐藏层单元参数下的深度双向门控循环单元网络预测模型;最后,通过全连接层实现性能退化趋势预测。在公共数据集与实测数据集上进行试验验证,验证了所提方法的有效性与可行性。
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关键词
滚动轴承
性能退化趋势预测
麻雀搜索算法
参数优化
适应度
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职称材料
题名
SSA优化深度双向门控循环单元网络的轴承性能退化趋势预测
被引量：
3
1
作者
陈仁祥
陈国瑞
徐向阳
胡小林
张雁峰
机构
重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室
重庆国际复合材料股份有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第20期12-18,共7页
基金
国家自然科学基金(51975079)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJZD-M202200701,KJZD-K202000703)
+1 种基金
重庆市研究生联合培养基地(JDLHPYJD2021007)
重庆市专业学位研究生教学案例库(JDALK2022007)。
文摘
为在非经验指导下获取双向门控循环单元网络中最优隐藏层单元数,实现滚动轴承性能退化趋势预测,提出基于麻雀搜索算法优化深度双向门控循环单元的轴承性能退化趋势预测方法。首先,在正向门控循环单元网络基础上,增加反向门控循环单元网络,以构建深度双向门控循环单元预测网络;然后,将预测值与真实值的均方误差作为适应度值,根据麻雀发现者和捕食者进行参数更新,经优化后获得最优隐藏层单元参数下的深度双向门控循环单元网络预测模型;最后,通过全连接层实现性能退化趋势预测。在公共数据集与实测数据集上进行试验验证,验证了所提方法的有效性与可行性。
关键词
滚动轴承
性能退化趋势预测
麻雀搜索算法
参数优化
适应度
Keywords
rolling bearing
performance degradation trend prediction
sparrow search algorithm
optimization parameters
fitness
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.2 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SSA优化深度双向门控循环单元网络的轴承性能退化趋势预测
陈仁祥
陈国瑞
徐向阳
胡小林
张雁峰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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参考文献
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