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基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
被引量：
6
1
作者
刘昕宇
姜长泓
+1 位作者
刘一铮
王其铭
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2023年第4期130-135,102,共7页
针对滚动轴承剩余使用寿命预测方法中出现的退化阶段起始点识别困难和退化特征难以提取的问题,提出了一种基于空洞卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long and Short-Term Memory,LSTM)网络的滚动轴承剩余使...
针对滚动轴承剩余使用寿命预测方法中出现的退化阶段起始点识别困难和退化特征难以提取的问题,提出了一种基于空洞卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long and Short-Term Memory,LSTM)网络的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。首先,对归一化幅值后的滚动轴承数据集构建了二次函数退化标签,避免滚动轴承退化阶段起始点的识别。其次,采用空洞CNN提取滚动轴承的退化特征,将提取的退化特征输入到LSTM网络中进行学习,并通过全连接层来进行退化特征到剩余使用寿命标签的映射,从而实现滚动轴承的剩余使用寿命预测。最后,通过PHM2012滚动轴承数据集对所提出的滚动轴承剩余使用寿命预测方法的有效性进行了验证。试验结果表明,所提方法具有较好的预测效果。
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关键词
滚动轴承
剩余使用寿命预测
长短时记忆网络
空洞卷积神经网络
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职称材料
题名
基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
被引量：
6
1
作者
刘昕宇
姜长泓
刘一铮
王其铭
机构
长春工业大学电气与电子工程学院
吉林省等希科技有限公司
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2023年第4期130-135,102,共7页
基金
吉林省科技发展计划项目(20220203041SF)。
文摘
针对滚动轴承剩余使用寿命预测方法中出现的退化阶段起始点识别困难和退化特征难以提取的问题,提出了一种基于空洞卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long and Short-Term Memory,LSTM)网络的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。首先,对归一化幅值后的滚动轴承数据集构建了二次函数退化标签,避免滚动轴承退化阶段起始点的识别。其次,采用空洞CNN提取滚动轴承的退化特征,将提取的退化特征输入到LSTM网络中进行学习,并通过全连接层来进行退化特征到剩余使用寿命标签的映射,从而实现滚动轴承的剩余使用寿命预测。最后,通过PHM2012滚动轴承数据集对所提出的滚动轴承剩余使用寿命预测方法的有效性进行了验证。试验结果表明,所提方法具有较好的预测效果。
关键词
滚动轴承
剩余使用寿命预测
长短时记忆网络
空洞卷积神经网络
Keywords
rolling bearing
remaining useful life prediction
Long and Short-Term Memory(LSTM)network
dilated Convolu-tional Neural Network(CNN)
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
刘昕宇
姜长泓
刘一铮
王其铭
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2023
6
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