滾動軸承是重要的機(jī)械標(biāo)準(zhǔn)件,在機(jī)器中被大量使用,但軸承本身易出故障且比不易排查,預(yù)估軸承剩余使用壽命,能夠提前對軸承開展有效的維護(hù)保養(yǎng),保障機(jī)器的正常運行,因此,滾動軸承的剩余使用壽命有非常大的研究價值。針對滾動軸承開展研究,首先對傳感器采集到的軸承振動信號計算時域特征,作為輸入特征值,并預(yù)設(shè)壽命退化值,然后使用雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BiLSTM建立軸承退化模型,并根據(jù)模型擬合出軸承的剩余壽命曲線。通過在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證,基于BiLSTM的模型能準(zhǔn)確預(yù)測出軸承的剩余使用壽命。
【部分圖文】：

RNN稱為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其每一個隱層的輸出都會傳遞到下一層，作為下一層的輸入信息，因此具有短期記憶功能。但RNN因梯度消失問題不適用于訓(xùn)練長文本。LSTM稱為長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在RNN的基礎(chǔ)上增加了新的細(xì)胞狀態(tài)和三種門結(jié)構(gòu)[8]，細(xì)胞狀態(tài)負(fù)責(zé)保存信息，sigmoid、tanh等激活函數(shù)以及點乘操作等內(nèi)容共同組成門結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。LSTM工作步驟如下：

研究發(fā)現(xiàn)，時域特征可以反映系統(tǒng)整體健康狀況[10]，常用于設(shè)備故障監(jiān)測和趨勢預(yù)測。常見的時域特征指標(biāo)包括均方根值、偏斜度、峰度等，用時域特征分析軸承的振動信號數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在軸承退化后期，均方根、峰度等均呈現(xiàn)了較大的波動，如圖2所示。考慮到復(fù)雜工況下，單個時域特征對軸承剩余壽命影響有限，因此本文綜合選取均值、峰值、偏斜度、均方根值、峰度、最大最小值、峰峰值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差10個時域特征指標(biāo)作為模型的輸入特征。

實驗設(shè)置前901個序列為訓(xùn)練樣本，用來訓(xùn)練軸承退化模型，后70個為測試樣本，用來測試該軸承在對應(yīng)狀態(tài)時的退化值是否準(zhǔn)確。模型設(shè)置兩個BiLSTM層，一個全連接層，圖3列出了模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：實驗采用Linear作為線性激活函數(shù)，RMSProp作為優(yōu)化器，使用均方誤差（MSE）來評估網(wǎng)絡(luò)性能，為避免過擬合，每層BiLSTM網(wǎng)絡(luò)后都設(shè)置了dropout。實驗采用批處理方式進(jìn)行訓(xùn)練，其中每批數(shù)據(jù)大小為30，設(shè)置最多迭代100次，10次迭代后訓(xùn)練效果沒有改善立即停止訓(xùn)練。
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本文編號：2894267