基于贝叶斯优化的GRU网络轴承剩余使用寿命预测方法

作者：孟琳书,张音旋,张起,等. 日期：2024-01-29/span> 浏览：1324 查看PDF文档

摘要:传统的滚动轴承剩余使用寿命预测模型存在参数优化的困难。针对这一问题,笔者提出了一种基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承剩余使用寿命预测方法,并进行了实验验证,即以PHM2012数据集为例,结合贝叶斯优化算法对基于EncoderDecoder结构的门控循环单元(GRU)预测模型的多个超参数进行了优化。首先,对包含噪声的原始数据进行了小波包处理,从滚动轴承的振动机理和故障特征出发提取了时域特征,针对该时域特征进行了优化、筛选,并将其输入到模型中的编码器部分,进一步提取了更深层次的时序特征;其次,结合注意力机制与EncoderDecoder结构,构造了双向GRU神经网络模型,在模型的高维超参数空间中采用贝叶斯优化方法搜索超参数,得到了最优的超参数组合,并在解码器中融入了线性变换,得到了滚动轴承的寿命预测值;最后,封装了全部模型构建、训练与使用过程,建立了基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承寿命预测流程,并对方法的有效性进行了对比实验验证。研究结果表明：采用基于贝叶斯优化的GRU网络可以有效预测滚动轴承的剩余使用寿命,相比于其他3种方法的最优结果,基于贝叶斯优化的GRU网络的平均预测得分提高了8.01%;基于贝叶斯优化的GRU网络对于真实寿命较短的轴承预测结果较为准确,而对于真实寿命较长的轴承则没有出现预测值大于真实值的情况,可以作为轴承临近失效阶段剩余使用寿命估计的参考。

关键词:参数优化;剩余使用寿命;门控循环单元;贝叶斯优化;超参数调整;注意力机制;Encoder-Decoder结构

中图分类号:TH133.3;TH17文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)01-0130-07

本文引用格式:

孟琳书,张音旋,张起,等.基于贝叶斯优化的GRU网络轴承剩余使用寿命预测方法［J］.机电工程,2024,41(1):130-136.

MENG Linshu, ZHANG Yinxuan, ZHANG Qi, et al. Prediction method of RUL of bearings in GRU network based on Bayesian optimization［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(1):130-136.