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基于改进深度森林的滚动轴承剩余寿命预测方法
被引量：
27
1
作者
王玉静
王诗达
+2 位作者
康守强
王庆岩
V.I.MIKULOVICH
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第15期5032-5042,共11页
针对现有人工智能方法在滚动轴承剩余寿命预测中存在精度差、运算效率低的问题,提出一种基于深层迭代特征(deep iterative features,DIF)级联CatBoost(cascade catboost,CasCatBoost)的滚动轴承剩余寿命预测新方法。该方法是一种改进的...
针对现有人工智能方法在滚动轴承剩余寿命预测中存在精度差、运算效率低的问题,提出一种基于深层迭代特征(deep iterative features,DIF)级联CatBoost(cascade catboost,CasCatBoost)的滚动轴承剩余寿命预测新方法。该方法是一种改进的新型深度森林算法,首先对由快速傅里叶变换得到的滚动轴承频域信号进行迭代计算,得到迭代特征。为了减小内存的消耗,将深度森林中的多粒度扫描结构替换为卷积神经网络,提取迭代特征的深层特征,并构建性能退化特征集。然后对可实现GPU并行加速的单一CatBoost模型进行集成,引入决定系数R2构建CasCatBoost结构以提高模型的表征能力,选取模型最后一个级联层的平均寿命百分比p表示输出。最后运用一次函数对p进行拟合,预测出轴承的剩余寿命。利用PHM2012数据库对滚动轴承剩余寿命进行预测,所提方法的预测平均误差为10.57%、平均得分为0.426。
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关键词
滚动轴承
卷积神经网络
深层迭代特征
深度森林
剩余寿命预测
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职称材料
题名
基于改进深度森林的滚动轴承剩余寿命预测方法
被引量：
27
1
作者
王玉静
王诗达
康守强
王庆岩
V.I.MIKULOVICH
机构
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
白俄罗斯国立大学
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第15期5032-5042,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51805120)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019E058)
黑龙江省本科高校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2017091)。
文摘
针对现有人工智能方法在滚动轴承剩余寿命预测中存在精度差、运算效率低的问题,提出一种基于深层迭代特征(deep iterative features,DIF)级联CatBoost(cascade catboost,CasCatBoost)的滚动轴承剩余寿命预测新方法。该方法是一种改进的新型深度森林算法,首先对由快速傅里叶变换得到的滚动轴承频域信号进行迭代计算,得到迭代特征。为了减小内存的消耗,将深度森林中的多粒度扫描结构替换为卷积神经网络,提取迭代特征的深层特征,并构建性能退化特征集。然后对可实现GPU并行加速的单一CatBoost模型进行集成,引入决定系数R2构建CasCatBoost结构以提高模型的表征能力,选取模型最后一个级联层的平均寿命百分比p表示输出。最后运用一次函数对p进行拟合,预测出轴承的剩余寿命。利用PHM2012数据库对滚动轴承剩余寿命进行预测,所提方法的预测平均误差为10.57%、平均得分为0.426。
关键词
滚动轴承
卷积神经网络
深层迭代特征
深度森林
剩余寿命预测
Keywords
rolling bearing
convolutional neural networks
deep iterative features
multi-grained cascade forest
remaining useful life prediction
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TH165 [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
基于改进深度森林的滚动轴承剩余寿命预测方法
王玉静
王诗达
康守强
王庆岩
V.I.MIKULOVICH
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
27
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