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基于TET与DSRNet-AttBiLSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
1
作者
周玉国
张金超
+2 位作者
孙伊萍
于春风
周立俭
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第19期163-173,共11页
为了在滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测中,能够准确地提取轴承的退化特征并进行有效的RUL预测。提出一种基于暂态提取变换(transient extracting transform,TET)与DSRNet-AttBiLSTM的滚动轴承RUL预测方法。首先,...
为了在滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测中,能够准确地提取轴承的退化特征并进行有效的RUL预测。提出一种基于暂态提取变换(transient extracting transform,TET)与DSRNet-AttBiLSTM的滚动轴承RUL预测方法。首先,对原始振动信号分段重组后进行TET得到时频图,使用双线性插值对时频图进行降维,将降维后的时频图进行通道拼接得到轴承的时频图像化特征。其次,为了准确且有效地提取滚动轴承的退化特征,构建了包含深度可分离卷积和空间通道注意力的SConv和DConv基础模块,以此为基础建立了DSRNet来提取空间与通道两个维度下的轴承退化特征。再次,为了使双向长短时间记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络在学习时更加关注具有更重要信息的输入特征,在特征输入端构建了注意力层,并与BiLSTM相结合组成AttBiLSTM预测模块进行HI的计算。最后,使用线性回归拟合来预测滚动轴承的RUL。在PHM2012数据集与XJTU-SY数据集上试验的结果表明此方法能有效预测滚动轴承的RUL。
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关键词
滚动轴承
剩余使用寿命(RUL)
注意力机制
特征提取
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职称材料
题名
基于TET与DSRNet-AttBiLSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
1
作者
周玉国
张金超
孙伊萍
于春风
周立俭
机构
青岛
理工
大学
信息与控制
工程
学院
海军航空大学青岛校区航空仪电控工程与指挥系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第19期163-173,共11页
基金
山东省自然科学基金(ZR2021QF113)。
文摘
为了在滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测中,能够准确地提取轴承的退化特征并进行有效的RUL预测。提出一种基于暂态提取变换(transient extracting transform,TET)与DSRNet-AttBiLSTM的滚动轴承RUL预测方法。首先,对原始振动信号分段重组后进行TET得到时频图,使用双线性插值对时频图进行降维,将降维后的时频图进行通道拼接得到轴承的时频图像化特征。其次,为了准确且有效地提取滚动轴承的退化特征,构建了包含深度可分离卷积和空间通道注意力的SConv和DConv基础模块,以此为基础建立了DSRNet来提取空间与通道两个维度下的轴承退化特征。再次,为了使双向长短时间记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络在学习时更加关注具有更重要信息的输入特征,在特征输入端构建了注意力层,并与BiLSTM相结合组成AttBiLSTM预测模块进行HI的计算。最后,使用线性回归拟合来预测滚动轴承的RUL。在PHM2012数据集与XJTU-SY数据集上试验的结果表明此方法能有效预测滚动轴承的RUL。
关键词
滚动轴承
剩余使用寿命(RUL)
注意力机制
特征提取
Keywords
rolling bearing
remaining useful life(RUL)
attention mechanism
feature extraction
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TET与DSRNet-AttBiLSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测
周玉国
张金超
孙伊萍
于春风
周立俭
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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