基于PVC-CAE的轴承剩余寿命预测方法
Remaining life prediction method of bearing based on PVC-CAE
1. 四川城市职业学院 智能制造与交通学院, 成都 610110
2. 西南交通大学 机械工程学院, 成都 610031
摘要
轴承由于在制造、安装以及工况上的不同，退化过程有很大差异，在轴承的剩余使用寿命预测中，特征的轴承个体差异会直接影响到后续模型的训练难度和预测精度。为了在提取特征时减小轴承的个体差异性，提出了一种并行方差约束卷积自编码（parallel variance constrained convolutional auto-encode，PVC-CAE）的轴承退化特征提取模型。具体方法是在卷积自编码的框架内定义并行方差约束，通过改进卷积自编码的损失函数，搭建出PVC-CAE模型。PVC-CAE模型可以有效地降低同标签特征的轴承个体差异性，提升预测精度。预测流程为：先用PVC-CAE模型在频域信号内提取特征，再用LSTM网络预测。通过PRONOSTIA实验平台所获取的实验数据集以及西安交大轴承数据集对所提方法进行了验证，同时与另外三种方法进行对比，实验结果表明，所提方法在轴承剩余使用寿命预测中取得了较好的结果，并且在不同的工况下具有一定的泛化性。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0067
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3070-3075
文章编号: 1001-3695(2023)10-029-3070-06
发布历史
[2023-05-06] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
张远亮, 李海浪. 基于PVC-CAE的轴承剩余寿命预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 3070-3075. (Zhang Yuanliang, Li Hailang. Remaining life prediction method of bearing based on PVC-CAE [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 3070-3075. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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