基于多尺度特征与注意力机制的轴承寿命预测

摘要：

针对以往剩余使用寿命(RUL)预测方法对轴承退化信息挖掘不充分、忽视不同特征贡献度差异,影响预测准确性的问题,提出基于多尺度特征与注意力机制的轴承RUL预测方法.在多个尺度下计算轴承原始振动信号的若干时域和频域特征,作为输入特征集.将多尺度特征集输入到网络中,以注意力模块为不同特征自适应地分配最佳权重,以卷积神经网络(CNN)模块进行深层特征提取与多尺度特征融合,通过前馈神经网络(FNN)模块映射得到RUL预测值.通过公开的轴承数据集进行实验验证,与其他RUL预测方法相比,所提方法的预测性能更优越.

关键词：剩余使用寿命预测、多尺度特征、注意力机制、卷积神经网络(CNN)、轴承

所属期刊栏目：56

分类号：TH133

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1447-1456