基于长短期记忆神经网络的采煤机摇臂轴承剩余寿命预测

为解决采煤机摇臂关键零部件的失效问题，基于长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）提出了一种创新性的方法，以预测采煤机摇臂轴承的剩余寿命。基于长短期记忆神经网络理论，通过建立轴承寿命退化指标，对轴承剩余寿命进行预测，同构利用分层抽样方法对数据集进行划分；通过引入粒子群算法优化LSTM，解决LSTM算法选择最优超参数的问题，提高轴承剩余寿命预测精度。研究结果表明，基于LSTM的轴承剩余寿命预测结果与实际轴承寿命变化情况基本一致，预测结果均在置信区间内，可以为轴承维修保养工作提供参考。