欧美成人一区二区三区不卡,免费一级特黄特色成人片,色噜噜狠狠成人中文综合,成人富二代国语在线观看

基于IPIO-VME與ConvNeXt-Encoder-GRU的軸承剩余壽命預測

作者：黃博昊,董紅濤,趙暉,等 日期：2024-04-24/span> 瀏覽：269 查看PDF文檔

摘要:基于振動(dòng)信號的軸承剩余壽命(RUL)預測在工業(yè)安全生產(chǎn)中具有重要意義,但該領(lǐng)域目前存在著(zhù)模型構建難度較高、預測精度較低的問(wèn)題;為完成自適應的特征模態(tài)提取和去噪工作,簡(jiǎn)化模型構建過(guò)程,提升預測效果,提出了基于改進(jìn)鴿群算法的變分模態(tài)提取(IPIOVME)算法和基于ConvNeXt-Encoder-門(mén)控循環(huán)單元(GRU)的軸承剩余壽命預測方法。首先,鴿群算法高效準確,適用于VME的參數選擇,但容易陷入局部最優(yōu),因此利用自適應慣性權重、收縮包圍機制、萊維飛行等方法對鴿群算法進(jìn)行了改進(jìn),以提高收斂速度和全局收斂能力;然后,為實(shí)現自適應的模態(tài)提取目的,設計了IPIOVME算法的目標函數,能夠針對VME算法和軸承振動(dòng)信號的特點(diǎn),有效提取軸承振動(dòng)特征;最后,針對模型構建繁瑣、精度低的問(wèn)題,提出了ConvNeXt-Encoder-GRU模型,采用間隔與連續采樣的數據集構建方法,并使用聯(lián)合振動(dòng)數據和特征曲線(xiàn)的方法進(jìn)行了壽命預測模型的構建,通過(guò)ConvNeXt模塊提取振動(dòng)特征,然后使用Transformer的Encoder模塊提取趨勢特征,并利用GRU進(jìn)行了融合;還對該算法和預測模型進(jìn)行了實(shí)驗對比驗證。研究結果表明:改進(jìn)鴿群算法具有更快的收斂速度和更好的全局收斂能力,在測試函數下,經(jīng)過(guò)1000次迭代,其精度最高能達到1.23×10-9;ConvNeXt-Encoder-GRU模型具備較高預測準確性,在西安交通大學(xué)長(cháng)興昇陽(yáng)科技有限公司(XJTUSY)軸承數據集上的LogCosh指標可以達到0.0013,優(yōu)于單一模型。該研究結果對軸承的故障特征提取和剩余壽命預測研究具有一定的指導意義。

關(guān)鍵詞:滾動(dòng)軸承;剩余使用壽命預測;改進(jìn)鴿群算法;變分模態(tài)提取;ConvNeXt;門(mén)控循環(huán)單元

中圖分類(lèi)號:TH133.3文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0570-13


本文引用格式:

黃博昊,董紅濤,趙暉,等.基于IPIO-VME與ConvNeXt-Encoder-GRU的軸承剩余壽命預測［J］.機電工程,2024,41(4):570-582.

HUANG Bohao, DONG Hongtao, ZHAO Hui, et al. Bearing remaining useful life prediction based on IPIO-VME and ConvNeXt-Encoder-GRU［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):570-582.