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《機電工程》雜志,月刊( 詳細... )

中國標準連續出版物號 ISSN 1001-4551 CN 33-1088/TH
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浙江大學
主編陳 曉
副 主 編唐任仲、羅向陽(執行主編)
總 經 理羅向陽
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基于IPIO-VME與ConvNeXt-Encoder-GRU的軸承剩余壽命預測

作者:黃博昊,董紅濤,趙暉,等 日期:2024-04-24/span> 瀏覽:1214 查看PDF文檔

基于IPIOVME與ConvNeXt-Encoder-GRU的
軸承剩余壽命預測*
黃博昊1,董紅濤2,趙暉3,衛若茜3,陳敬川1,何澳1

(1.中國礦業大學 (北京) 人工智能學院,北京 100083;2.陜西彬長小莊礦業有限公司,
陜西 咸陽 713500;3.陜西彬長礦業集團有限公司,陜西 咸陽 712000)


摘要:基于振動信號的軸承剩余壽命(RUL)預測在工業安全生產中具有重要意義,但該領域目前存在著模型構建難度較高、預測精度較低的問題;為完成自適應的特征模態提取和去噪工作,簡化模型構建過程,提升預測效果,提出了基于改進鴿群算法的變分模態提取(IPIOVME)算法和基于ConvNeXt-Encoder-門控循環單元(GRU)的軸承剩余壽命預測方法。首先,鴿群算法高效準確,適用于VME的參數選擇,但容易陷入局部最優,因此利用自適應慣性權重、收縮包圍機制、萊維飛行等方法對鴿群算法進行了改進,以提高收斂速度和全局收斂能力;然后,為實現自適應的模態提取目的,設計了IPIOVME算法的目標函數,能夠針對VME算法和軸承振動信號的特點,有效提取軸承振動特征;最后,針對模型構建繁瑣、精度低的問題,提出了ConvNeXt-Encoder-GRU模型,采用間隔與連續采樣的數據集構建方法,并使用聯合振動數據和特征曲線的方法進行了壽命預測模型的構建,通過ConvNeXt模塊提取振動特征,然后使用Transformer的Encoder模塊提取趨勢特征,并利用GRU進行了融合;還對該算法和預測模型進行了實驗對比驗證。研究結果表明:改進鴿群算法具有更快的收斂速度和更好的全局收斂能力,在測試函數下,經過1000次迭代,其精度最高能達到1.23×10-9;ConvNeXt-Encoder-GRU模型具備較高預測準確性,在西安交通大學長興昇陽科技有限公司(XJTUSY)軸承數據集上的LogCosh指標可以達到0.0013,優于單一模型。該研究結果對軸承的故障特征提取和剩余壽命預測研究具有一定的指導意義。

關鍵詞:滾動軸承;剩余使用壽命預測;改進鴿群算法;變分模態提取;ConvNeXt;門控循環單元

中圖分類號:TH133.3文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0570-13


本文引用格式:

黃博昊,董紅濤,趙暉,等.基于IPIO-VME與ConvNeXt-Encoder-GRU的軸承剩余壽命預測[J].機電工程,2024,41(4):570-582.

HUANG Bohao, DONG Hongtao, ZHAO Hui, et al. Bearing remaining useful life prediction based on IPIO-VME and ConvNeXt-Encoder-GRU[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):570-582.


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