基于少数据样本的滚动轴承寿命分段预测方法

作者：张朋,马孝育,王恒迪,等 日期：2024-08-30/span> 浏览：17 查看PDF文档

摘要:针对少数据样本下,滚动轴承难以准确预测剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了一种结合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)与对抗性判别域自适应网络(ADDA)的轴承寿命分段预测方法。首先,利用稀疏概率自注意力机制对特征集进行了筛选,提取了具有时变性的特征集,以获取最优全局特征,确定分段点以作为ADDA模型的输入;然后,针对不同阶段的退化特点建立了相应的健康评估指标;对处于健康状态的轴承,利用ConvLSTM网络预测了轴承健康阶段的寿命,将健康阶段预测数据作为局部特征输入ADDA网络与最优特征集(全局特征),进行了对抗训练,以实现故障阶段的寿命预测,并使用全连接层输出滚动轴承的预测剩余使用寿命;最后,采用PHM2012数据集与工程试验数据分别对模型进行了验证。研究结果表明:相较于ConvLSTM模型、RNN-HI模型、CNN-LSTM模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的平均绝对误差分别降低了78.16%、53.14%、67.13%,平均得分分别提高了66.42%、92.81%、32.37%;相较于LSTM模型、CNN-LSTM模型以及Transformer模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的均方误差分别降低了80.11%、54.95%、55.94%。因此,该算法模型能够实现对较少数据样本的轴承寿命进行RUL预测的目的,且具有较高的精度。

关键词:对抗性判别域适应网络;卷积长短期记忆网络;稀疏概率自注意力机制;少数据样本;分阶段寿命预测;剩余使用寿命

中图分类号:TH133.3;TP206.3文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)08-1415-08

本文引用格式:

张朋,马孝育,王恒迪,等.基于少数据样本的滚动轴承寿命分段预测方法［J］.机电工程,2024,41(8):1415-1422.

ZHANG Peng, MA Xiaoyu, WANG Hengdi, et al. Segmental prediction method of rolling bearing life based on few data samples［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(8):1415-1422.