發(fā)布時(shí)間：2020-11-22 06:20

　　 滾動(dòng)軸承是重要的機(jī)械標(biāo)準(zhǔn)件,在機(jī)器中被大量使用,但軸承本身易出故障且比不易排查,預(yù)估軸承剩余使用壽命,能夠提前對(duì)軸承開展有效的維護(hù)保養(yǎng),保障機(jī)器的正常運(yùn)行,因此,滾動(dòng)軸承的剩余使用壽命有非常大的研究?jī)r(jià)值。針對(duì)滾動(dòng)軸承開展研究,首先對(duì)傳感器采集到的軸承振動(dòng)信號(hào)計(jì)算時(shí)域特征,作為輸入特征值,并預(yù)設(shè)壽命退化值,然后使用雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BiLSTM建立軸承退化模型,并根據(jù)模型擬合出軸承的剩余壽命曲線。通過在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,基于BiLSTM的模型能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出軸承的剩余使用壽命。
【部分圖文】：

RNN稱為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其每一個(gè)隱層的輸出都會(huì)傳遞到下一層，作為下一層的輸入信息，因此具有短期記憶功能。但RNN因梯度消失問題不適用于訓(xùn)練長(zhǎng)文本。LSTM稱為長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在RNN的基礎(chǔ)上增加了新的細(xì)胞狀態(tài)和三種門結(jié)構(gòu)[8]，細(xì)胞狀態(tài)負(fù)責(zé)保存信息，sigmoid、tanh等激活函數(shù)以及點(diǎn)乘操作等內(nèi)容共同組成門結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。LSTM工作步驟如下：

研究發(fā)現(xiàn)，時(shí)域特征可以反映系統(tǒng)整體健康狀況[10]，常用于設(shè)備故障監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。常見的時(shí)域特征指標(biāo)包括均方根值、偏斜度、峰度等，用時(shí)域特征分析軸承的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在軸承退化后期，均方根、峰度等均呈現(xiàn)了較大的波動(dòng)，如圖2所示�？紤]到復(fù)雜工況下，單個(gè)時(shí)域特征對(duì)軸承剩余壽命影響有限，因此本文綜合選取均值、峰值、偏斜度、均方根值、峰度、最大最小值、峰峰值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差10個(gè)時(shí)域特征指標(biāo)作為模型的輸入特征。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置前901個(gè)序列為訓(xùn)練樣本，用來訓(xùn)練軸承退化模型，后70個(gè)為測(cè)試樣本，用來測(cè)試該軸承在對(duì)應(yīng)狀態(tài)時(shí)的退化值是否準(zhǔn)確。模型設(shè)置兩個(gè)BiLSTM層，一個(gè)全連接層，圖3列出了模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：實(shí)驗(yàn)采用Linear作為線性激活函數(shù)，RMSProp作為優(yōu)化器，使用均方誤差（MSE）來評(píng)估網(wǎng)絡(luò)性能，為避免過擬合，每層BiLSTM網(wǎng)絡(luò)后都設(shè)置了dropout。實(shí)驗(yàn)采用批處理方式進(jìn)行訓(xùn)練，其中每批數(shù)據(jù)大小為30，設(shè)置最多迭代100次，10次迭代后訓(xùn)練效果沒有改善立即停止訓(xùn)練。
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2894267