基于CNN-WaveNet的滚动轴承剩余寿命预测
Remaining life prediction of rolling bearing based on CNN-WaveNet
空军工程大学 a. 研究生学院; b. 防空反导学院, 西安 710051
摘要
为保证设备正常运行并准确预测轴承剩余寿命，提出二维卷积神经网络与改进WaveNet组合的寿命预测模型。为克服未优化的递归网络在预测训练过程中易出现梯度消失问题，该模型引入了WaveNet时序网络结构。针对原始WaveNet结构不适用滚动轴承振动数据情况，将WaveNet结构改进与二维卷积神经网络结合应用于滚动轴承寿命预测。模型利用二维卷积网络提取一维振动序列的特征，随后特征输入WaveNet并进行滚动轴承的预测寿命。改进模型相比于深度循环网络计算效率更高、结果更准确，相比于原始CNN-WaveNet-O模型预测结果更准确。相比于深度长短期记忆网络模型，改进方法预测结果均方根误差降低了11.04%，评分函数降低了11.34%。
基金项目
陕西省自然科学基础研究计划资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0078
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3098-3103
文章编号: 1001-3695(2021)10-038-3098-06
发布历史
[2021-10-05] 印刷出版
引用本文
全航, 张强, 邵思羽, 等. 基于CNN-WaveNet的滚动轴承剩余寿命预测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3098-3103. (Quan Hang, Zhang Qiang, Shao Siyu, et al. Remaining life prediction of rolling bearing based on CNN-WaveNet [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3098-3103. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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