基于ISSA优化轴承寿命预测网络超参数的方法研究

针对滚动轴承剩余使用寿命预测(Remaining Useful Life, RUL)模型超参数较多的问题。提出基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行的麻雀算法(Hybrid sines and cosines and Levy’s flying sparrow algorithm, ISSA)优化轴承寿命预测网络超参数的方法研究。首先利用ISSA对特征提取模型自注意力机制卷积神经网络进行寻优；其次利用时间窗口滑动方法处理提取到的特征以获取更具时序性的寿命特征矩阵，并以此作为输入数据再次利用ISSA对预测模型进行寻优；最后将数据集输入到双向简单循环单元网络中并完成寿命预测。通过实验证明，验证了所提方法的可行性。