基于堆叠GRU的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测 |
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引用本文: | 尹柏鑫,袁小芳,杨育辉,谢黎.基于堆叠GRU的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测[J].机床与液压,2022,50(12):153-158. |
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作者姓名: | 尹柏鑫 袁小芳 杨育辉 谢黎 |
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作者单位: | 湖南大学电气与信息工程学院,机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室 |
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基金项目: | 国家重点研发计划资助项目(2017YFB1300900) |
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摘 要: | 针对基于浅层学习的轴承寿命预测模型非线性学习能力差、预测精度低的问题,提出一种基于堆叠门控循环神经网络(SGRU)的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测方法。首先对轴承振动信号进行时域和时频域特征提取,将常用的时域特征参数和经过集合经验模态分解得到的时频域特征参数作为原始特征集,然后采用相似度度量方法选取最能反映轴承退化性能的特征。之后通过堆叠两层GRU隐层来构建一种深层的寿命预测网络,并以训练集的退化特征参数为输入对网络进行训练,不断优化网络参数。最后在FEMTO数据集上与单层长短期记忆网络(LSTM)方法进行对比。结果表明,该方法相比于单层LSTM方法具有更高的预测精度。
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关 键 词: | 集合经验模态分解 门控循环神经网络 剩余寿命预测 滚动轴承 |
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