基于CNN的轴承剩余寿命区间预测

作     者：周明珠 张艺宝 吴双 孔丽军 王梓齐 ZHOU Ming-zhu;ZHANG Yi-bao;WU Shuang;KONG Li-jun;WANG Zi-qi

作者机构：内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司内蒙古通辽029200 湖南中融汇智信息科技股份有限公司湖南长沙410221 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310027 浙江大学湖州研究院浙江湖州313002 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61973269) 

出 版 物：《机电工程》 (Journal of Mechanical & Electrical Engineering)

年 卷 期：2023年第40卷第8期

页      码：1225-1230页

摘      要：针对轴承剩余使用寿命(RUL)预测中的不确定性量化问题,综合考虑数据不确定性与模型不确定性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的RUL区间预测方法。首先,对轴承输入数据进行了预处理,并提取了轴承振动信号的时域特征,选用有强趋势性的参数作为模型输入,接着设计了一个在输出层放置正态分布的CNN模型,将其用于点预测及数据不确定性的捕捉;然后,采用集成方法对模型不确定性进行了量化,输出了区间预测结果;最后,采用PHM2012轴承退化公开数据集对基于CNN的区间预测方法的有效性进行了验证,并将结果与采用贝叶斯神经网络(BNN)所得结果进行了比较。实验结果表明:在轴承RUL预测的应用中,基于CNN的区间预测方法的区间覆盖率(PICP)最高,其值比BNN高出了63.9%,点预测结果的均方根误差(RMSE)值最小,其值为0.1997。研究结果表明:基于CNN的区间预测方法可确保点预测估计的准确性,同时,在描述预测不确定性方面具有更大的优越性和实际意义。

主 题 词：滚动轴承 剩余使用寿命 区间预测 不确定性量化 卷积神经网络 区间覆盖率 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-4551.2023.08.011

馆 藏 号：203123307...