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融合多尺度注意力神经网络的港口起重装备故障时序数据预测方法
被引量：
1
1
作者
雷鹏
谢敬玲
+4 位作者
许洪祖
焦锋
魏立明
张忠岩
吕成兴
《机电工程》
北大核心
2025年第2期277-286,共10页
近年来,深度神经网络在轴承时序预测领域得到了广泛应用。为了进一步提升港口起重装备滚动轴承时序模型预测的准确度,以青岛港门机为例对港口起重装备关键部位的滚动轴承时序预测进行了建模,提出了一种融合改进变分模态分解的多尺度注...
近年来,深度神经网络在轴承时序预测领域得到了广泛应用。为了进一步提升港口起重装备滚动轴承时序模型预测的准确度,以青岛港门机为例对港口起重装备关键部位的滚动轴承时序预测进行了建模,提出了一种融合改进变分模态分解的多尺度注意力机制港口装备故障时序数据预测方法。首先,采用了融合非线性策略与混沌映射的改进灰狼优化算法(IGWO),自适应地确定了变分模态分解(VMD)的模态数与惩罚因子;然后,将变分模态分解得到的本征模态函数进一步作为融合多尺度注意力神经网络(FMANN)模型的时序输入,进行了多尺度通道特征融合;最后,对各个本征模态函数的预测结果进行了融合,得到了最终预测结果。研究结果表明:FMANN模型在回转机构数据集上的均方根误差(RMSE)为0.001 12,平均绝对百分比误差(MAPE)为6.396 3%,决定系数为0.999 8;相比于其他预测模型,FMANN预测效果更加拟合实际数据。FMANN模型能够准确地预测设备轴承的时序振动,有望为未来实际工业生产提供一条新思路。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
变分模态分解
注意力机制
灰狼优化算法
融合多尺度注意力神经网络
深度可分离卷积
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职称材料
题名
融合多尺度注意力神经网络的港口起重装备故障时序数据预测方法
被引量：
1
1
作者
雷鹏
谢敬玲
许洪祖
焦锋
魏立明
张忠岩
吕成兴
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
青岛杰瑞工控技术有限公司
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第2期277-286,共10页
基金
青岛市自然科学基金资助项目(23-2-1-154-ZYYD-JCH)
青岛市关键技术攻关及产业化示范类项目(23-1-2-QLJH-6-GX)。
文摘
近年来,深度神经网络在轴承时序预测领域得到了广泛应用。为了进一步提升港口起重装备滚动轴承时序模型预测的准确度,以青岛港门机为例对港口起重装备关键部位的滚动轴承时序预测进行了建模,提出了一种融合改进变分模态分解的多尺度注意力机制港口装备故障时序数据预测方法。首先,采用了融合非线性策略与混沌映射的改进灰狼优化算法(IGWO),自适应地确定了变分模态分解(VMD)的模态数与惩罚因子;然后,将变分模态分解得到的本征模态函数进一步作为融合多尺度注意力神经网络(FMANN)模型的时序输入,进行了多尺度通道特征融合;最后,对各个本征模态函数的预测结果进行了融合,得到了最终预测结果。研究结果表明:FMANN模型在回转机构数据集上的均方根误差(RMSE)为0.001 12,平均绝对百分比误差(MAPE)为6.396 3%,决定系数为0.999 8;相比于其他预测模型,FMANN预测效果更加拟合实际数据。FMANN模型能够准确地预测设备轴承的时序振动,有望为未来实际工业生产提供一条新思路。
关键词
滚动轴承
故障诊断
变分模态分解
注意力机制
灰狼优化算法
融合多尺度注意力神经网络
深度可分离卷积
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
variational mode decomposition(VMD)
attention mechanism
grey wolf optimization(GWO)algorithm
fused multi-scale attention
neural
network
(FMANN)
depth-separable
convolution
neural
network
(
dscnn
)
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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1
融合多尺度注意力神经网络的港口起重装备故障时序数据预测方法
雷鹏
谢敬玲
许洪祖
焦锋
魏立明
张忠岩
吕成兴
《机电工程》
北大核心
2025
1
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