基于CNN的轴承剩余寿命区间预测

作者：周明珠,张艺宝,吴双,等. 日期：2023-10-19/span> 浏览：350 查看PDF文档

摘要:针对轴承剩余使用寿命(RUL)预测中的不确定性量化问题,综合考虑数据不确定性与模型不确定性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的RUL区间预测方法。首先,对轴承输入数据进行了预处理,并提取了轴承振动信号的时域特征,选用有强趋势性的参数作为模型输入,接着设计了一个在输出层放置正态分布的CNN模型,将其用于点预测及数据不确定性的捕捉;然后,采用集成方法对模型不确定性进行了量化,输出了区间预测结果;最后,采用PHM2012轴承退化公开数据集对基于CNN的区间预测方法的有效性进行了验证,并将结果与采用贝叶斯神经网络(BNN)所得结果进行了比较。实验结果表明:在轴承RUL预测的应用中,基于CNN的区间预测方法的区间覆盖率(PICP)最高,其值比BNN高出了63.9%,点预测结果的均方根误差(RMSE)值最小,其值为0.1997。研究结果表明:基于CNN的区间预测方法可确保点预测估计的准确性,同时,在描述预测不确定性方面具有更大的优越性和实际意义。

关键词:滚动轴承;剩余使用寿命;区间预测;不确定性量化;卷积神经网络;区间覆盖率

中图分类号:TH133.3;TH17文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)08-1225-06


本文引用格式:

周明珠,张艺宝,吴双,等.基于CNN的轴承剩余寿命区间预测［J］.机电工程,2023,40(8):1225-1230.

ZHOU Ming-zhu, ZHANG Yi-bao, WU Shuang, et al. Remaining useful life interval prediction of bearing based on CNN model［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(8):1225-1230.