基于时间卷积网络的机床齿轮箱轴承剩余寿命预测

作     者：姜广君 段政伟 穆东明 杨金森 JIANG Guangjun;DUAN Zhengwei;MU Dongming;YANG Jinsen

作者机构：内蒙古工业大学机械工程学院内蒙古呼和浩特010051 内蒙古自治区先进制造技术重点实验室内蒙古呼和浩特010051 

基　　金：内蒙古自治区关键技术攻关计划(2021GG0346) 内蒙古自然科学基金面上项目(2023MS05030) 自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220004,JY20230094) 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2024年第52卷第12期

页      码：224-230页

摘      要：基于深度神经网络的RUL预测模型结构比较复杂,不能很好地满足中长期预测任务的要求。为了更好地利用时间信息,设计一种基于时间卷积网络(TCN)的轴承RUL预测模型。以振动信号的频谱特征作为输入,利用因果膨胀卷积结构提取频域特征并捕获长期依赖,从而实现对轴承准确的RUL预测。为了进一步说明所提方法的优越性,将所提方法与卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)进行了对比。结果表明:所提出的TCN模型的RUL预测精度优于其他现有方法,具有较高的精度。

主 题 词：机床齿轮箱轴承 时间卷积网络 时间序列 剩余寿命预测 

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

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3881.2024.12.032

馆 藏 号：203128342...