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基于振动信号的轴承剩余寿命(RUL)预测在工业安全生产中具有重要意义,但该领域目前存在着模型构建难度较高、预测精度较低的问题;为完成自适应的特征模态提取和去噪工作,简化模型构建过程,提升预测效果,提出了基于改进鸽群算法的变分模态提取(IPIO-VME)算法和基于ConvNeXt-Encoder-门控循环单元(GRU)的轴承剩余寿命预测方法。首先,鸽群算法高效准确,适用于VME的参数选择,但容易陷入局部最优,因此利用自适应惯性权重、收缩包围机制、莱维飞行等方法对鸽群算法进行了改进,以提高收敛速度和全局收敛能力;然后,为实现自适应的模态提取目的,设计了IPIO-VME算法的目标函数,能够针对VME算法和轴承振动信号的特点,有效提取轴承振动特征;最后,针对模型构建繁琐、精度低的问题,提出了ConvNeXt-Encoder-GRU模型,采用间隔与连续采样的数据集构建方法,并使用联合振动数据和特征曲线的方法进行了寿命预测模型的构建,通过ConvNeXt模块提取振动特征,然后使用Transformer的Encoder模块提取趋势特征,并利用GRU进行了融合;还对该算法和预测模型进行了实验对比验证。... 相似文献
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