基于CNN-BiLSTM网络及注意力机制的智能滚动轴承剩余寿命预测方法

为了充分利用数据间的时序特性,实现对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的精确预测,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的滚动轴承RUL智能预测方法。首先,提取出数据中的12个时域特征和4个频域特征作为神经网络的输入;然后,设计了一种基于注意力机制的CNN-BiLSTM算法,对输入数据进行了退化特征提取,并进一步解决了BiLSTM在远距离信号传输中信息丢失的问题;最后,采用PHM 2012轴承退化数据集,通过轴承加速退化PRONOSTIA实验平台,验证了所提方法的有效性,并将其结果与FCNN、CNN-BiLSTM和CNN-LSTM-AM算法所得结果进行了对比分析。研究结果表明:与采用其他方法所得结果相比,采用本文所提方法得到的轴承RUL预测RMSE值分别降低了25.85%、7.32%和10.59%,Score得分则分别提高了3.65%、2.12%和1.58%,该结果验证了本文所提方法在轴承RUL预测应用方面的优越性。