基于改进VMD与BiLSTM的滚动轴承剩余寿命预测模型

作     者：潘磊 皋军 邵星 PAN Lei;GAO Jun;SHAO Xing

作者机构：盐城工学院信息工程学院江苏盐城224051 盐城工学院机械工程学院江苏盐城224051 

基　　金：国家自然科学基金(61375001 61502411) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第4期

页      码：27-31页

摘      要：为提取能表示滚动轴承寿命退化的深层特征,用变分模态分解算法(Variational Model Decomposition,VMD)分解轴承的横向振动信号。为了解决VMD中需要手动选取惩罚因子α及模态分量数目K的问题,用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD进行了优化,以提取出更能代表寿命变化的特征。在此基础上,将筛选的特征输入到双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络中进行剩余使用寿命预测。通过实验并与其他深度模型进行对比,该文提出模型的均方误差等指标均比其他几种模型更低,证明了该文模型在轴承剩余使用寿命预测上的有效性。

主 题 词：滚动轴承 变分模态分解 横向振动信号 粒子群优化算法 双向长短时记忆网络 

学科分类：0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2024.04.006

馆 藏 号：203125969...