基于迁移学习的轴承剩余使用寿命预测方法

针对目前大多数基于人工智能的轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法不能很好地预测不同工况下轴承剩余寿命的问题,提出了一种基于迁移学习的寿命预测方法,对不同工况下的轴承进行剩余寿命预测.对采集的轴承原始振动信号进行傅里叶变换得到频域信号,以卷积神经网络和长短时记忆网络作为特征提取器对轴承频域信号进行特征提取并挖掘数据之间的时序信息,采用全局和局部域适应相结合的方法降低不同工况下轴承数据的分布差异.通过现有多种工况下轴承运行数据验证了该方法的有效性.与传统深度学习模型相比,所提方法提高了不同工况下轴承RUL预测精度.     

基于退化检测和优化粒子滤波的轴承寿命预测方法

轴承广泛应用于各种机械设备中,为避免轴承突然损坏而导致设备故障,应有效预测其剩余使用寿命,因此提出一种基于自适应退化检测和粒子群优化粒子滤波(particle swarm optimization-particle filter,PSO-PF)算法的轴承寿命预测方法.首先,从轴承振动信号中提取候选特征,并对候选特征进行筛选,将优选的特征进行加权融合构建退化指标.然后引入自适应退化检测法确定首次预测时刻.最后引入粒子群优化算法对粒子滤波的重要性采样过程进行改进,使用优化粒子滤波算法从检测到的首次预测时刻开始对轴承进行剩余寿命预测.轴承全寿命实验验证,该方法能够有效预测轴承剩余寿命,并且与常规粒子滤波算法相比具有更高的预测精度.     

采用改进回归型支持向量机的滚动轴承剩余寿命预测方法

为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法。提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PCA)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并将其结果与灰狼群算法(GWO)优化的SVR、网格搜索算法(GSA)优化的SVR和长短期记忆神经网络(LSTM)模型所得结果进行对比分析。仿真结果表明：与其他方法相比,采用所提方法得到的轴承剩余寿命预测均方误差分别降低了44.74%、66.67%、77.27%,决定系数则分别提高了7.25%、20.72%、11.94%,该结果说明了所提方法在轴承剩余寿命预测应用方面的优越性。     

基于DBN-LSTM的滚动轴承剩余寿命预测模型

针对滚动轴承退化数据的复杂性和传统的寿命预测方法不能充分利用数据的相关性从而导致预测精度不高的问题,提出了一种基于融合深度置信神经网络（deep belief neural , DBN）和长短时记忆神经网络（long-short term memory , LSTM）的剩余寿命预测模型。该模型首先采用带通滤波降噪对滚动轴承振动数据进行去噪,然后依据均方根特征和峭度特征在轴承全寿命周期内的趋势图确定模型的预测起始点;其次利用优化后的4层DBN网络完成深度特征提取并用于LSTM的训练与测试。通过轴承全寿命周期试验证明提出模型的可靠性,并且与传统LSTM、BP(back propagation)神经网络和DBN-BP模型的预测结果进行对比,验证了本文模型的有效性。     

面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术

针对一类带离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测问题,研究了面向混合退化装备剩余寿命预测的平行仿真技术.提出以混合Wiener状态空间模型为基础仿真模型,以泊松冲击到达为模型选择判据,在实时退化数据驱动下,实现仿真模型在线选择,利用强跟踪滤波和期望最大化算法进行仿真模型数据同化和未知参数在线估计,从而实现仿真模型演化,提高仿真模型逼真度.在此基础上,实现了基于平行仿真的剩余寿命实时预测.利用某轴承性能退化数据对平行仿真方法进行了实例验证,仿真结果表明平行仿真方法能有效仿真轴承的性能退化过程,剩余寿命预测的不确定性小、精度高.      

冶炼行车电缆更换周期的近似计算

针对炼铁炼钢生产中大量行车工作在高温环境,电缆容易老化而又无法获取其剩余寿命的问题,选用半导体测温元件AD590在线监测电缆运行温度,采用直接测定和神经网络预测2种方法计算电缆剩余使用寿命,优化电缆更换周期,实施部分电缆更换.并将预测数据作为电缆采购决策的依据,可降低库存资金和库存成本.     

基于K-S距离的GM(1,1)的机械设备剩余寿命预测

在工程应用中的振动信号大多为非线性非平稳信号,为了能充分利用工程中采集的振动信号中的信息,以kolmogorov-smirnov检验为基础,提出了以K-S距离作为机械设备各退化状态退化指标的方法.根据经验设定机械设备完全失效对应的退化指标的阈值,用退化指标序列训练灰色模型,然后用训练好的模型预测退化指标的变化趋势,从而估计退化指标到达设定阈值时的时间并以此作为机械设备的剩余使用寿命.最后通过轴承的全寿命周期振动信号对其验证,结果表明所提出的预测方法可以有效地预测轴承的剩余寿命.     

基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法

针对加工中心刀具剩余寿命预测的实际需求,提出了一种基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法.通过在加工中心主要功能部件上安装传感器,实时采集加工中心运行过程中的动态信号,经信号预处理和特征参数提取,采用皮尔逊相关系数和残差分析相结合的方法进行特征降维,获得最优的特征参数集.建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具剩余寿命预测模型,在线预测刀具剩余寿命.实例分析结果显示:该预测方法的预测结果平均准确率为95.21%,可以满足实际需求.同时,将该预测方法与BP神经网络及其变异模型进行了对比,发现该预测方法预测精度更高.     

润滑脂有效润滑寿命实验与剩余寿命预测方法探讨

本文对润滑脂有效寿命实验与剩余寿命预测方法进行了分析研究,为轴承故障诊断及寿命预测方法的研究提供了有益的尝试。     

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法

提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命,实现数据重构;引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型,并给出了寿命衰减起始点判断方法;将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集（CMAPSS）上测试结果显示,在测试数据范围较大时,该方法相关指标明显优于其他方法,在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。