基于注意力GRU算法的滚动轴承剩余寿命预测

摘要：

针对旋转机械装置中滚动轴承剩余寿命随时间变化趋势难以准确预测问题,充分利用循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)对时间序列数据的处理能力,提出一种融合注意力机制的门控循环单元(attention gated recurrent unit,AGRU)算法应用于滚动轴承剩余寿命预测领域之中.该方法首先从原始振动信号中提取多种时域特征构建数据集,并将数据集进行归一化处理,其次,将注意力机制(attention mechanism)引入GRU(gated recurrent unit)模型之中,最后,将特征数据集划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,确定最优模型参数,测试集用于对模型效果进行评估.试验结果表明,改进后的GRU模型可有效预测不同类型的滚动轴承剩余寿命随时间变化趋势,为滚动轴承零件剩余使用寿命预测提供了一种新思路.

关键词：滚动轴承;特征数据集;GRU(gated recurrent unit)算法;注意力机制;寿命预测

所属期刊栏目：40

分类号：TH133.33

资助基金：北京市自然科学基金;国家自然科学基金资助项目;北京市教委科研计划一般项目;北京市属高校水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划项目

在线出版日期：2021-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：116-123