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預測軸承壽命的gate遞歸單元特征融合域自適應模型

作者：曾玉海,程峰,魏春虎,等. 日期：2024-04-24/span> 瀏覽：244 查看PDF文檔

摘要:采用現有的數據驅動(dòng)模型對不同工況下的軸承剩余使用壽命(RUL)進(jìn)行預測時(shí),精度會(huì )大幅下降。針對這一問(wèn)題,提出了一種基于門(mén)控遞歸單元特征融合領(lǐng)域自適應(GFFDA)模型的軸承RUL預測方法。首先,采用信號分析方法對軸承振動(dòng)信號進(jìn)行了特征提取,并采用特征評價(jià)的方法選擇出了5個(gè)最優(yōu)特征,在最優(yōu)特征的基礎上,采用粒子群算法優(yōu)化后的支持向量機的方法對軸承的健康階段進(jìn)行了劃分;然后,選擇目標域和源域退化階段的最優(yōu)特征子集作為GFFDA模型的輸入,采用源域數據對特征提取器和壽命預測模塊進(jìn)行了預訓練;最后,更新了目標特征提取器和壽命預測模塊,對目標域的RUL進(jìn)行了預測;并使用西安交通大學(xué)的軸承數據集對該GFFDA模型的有效性進(jìn)行了驗證。研究結果表明:相比于現有的數據驅動(dòng)模型,GFFDA模型具有更好的跨工況分析能力和更出色的信息提取能力;同時(shí),在對變工況的軸承壽命進(jìn)行預測時(shí),采用GFFDA模型具有更好的性能。

關(guān)鍵詞:滾動(dòng)軸承;剩余使用壽命(RUL);特征評價(jià);對抗自適應;門(mén)控遞歸單元特征融合領(lǐng)域自適應(GFFDA)模型;數據驅動(dòng)模型

中圖分類(lèi)號:TH133.3文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0613-09

本文引用格式:

曾玉海,程峰,魏春虎,等.預測軸承壽命的gate遞歸單元特征融合域自適應模型［J］.機電工程,2024,41(4):613-621.

ZENG Yuhai, CHENG Feng, WEI Chunhu, et al. Adaptive model of gate recursive element feature fusion domain for predicting bearing life［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):613-621.