文档名：采用TCNHS的滚动轴承剩余使用寿命预测
摘要：滚动轴承作为旋转机械中的关键部件,对其剩余使用寿命RUL(remainedusefullife)的准确预测可以帮助维修人员及时制定维修计划,延长设备工作时间,保证安全.由于利用数学建模精确建立轴承退化过程的模型涉及到复杂的物理过程,所以以深度学习为基础的基于数据驱动的方法已经成为主流方法.提出了一种融合混合膨胀卷积与自适应斜率软阈值函数的时间卷积神经网络TCN-HS(temporalconvolutionalnetworkwithhybriddilatedconvolutionandself-adaptiveslopethresholding)用于滚动轴承寿命预测.模型使用混合膨胀卷积HDC(hybriddilatedconvolution)解决了栅格效应问题,并利用自适应斜率软阈值函数(self-adaptiveslopethresholding)进一步筛选特征.为了验证TCN-HS模型的有效性,基于PHM2012轴承数据集进行了实验,结果表明:改进方法提升了模型的性能,预测结果准确.
作者：王体春 吴广胜 咸玉贝 胡玉峰 Author：WANGTichun WUGuangsheng XIANYubei HUYufeng
作者单位：南京航空航天大学机电学院,南京210000中国民用航空华东地区管理局,上海200000
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(11)
分类号：TH133.33
关键词：剩余寿命预测 时间卷积神经网络 混合膨胀卷积 自适应斜率软阈值函数
机标分类号：TH165.3TP206.3TP399
在线出版日期：2023年7月18日
基金项目：江苏省自然科学基金面上项目，国家自然科学基金，华东空管局科技项目采用TCN-HS的滚动轴承剩余使用寿命预测[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(11)王体春 吴广胜 咸玉贝 胡玉峰滚动轴承作为旋转机械中的关键部件,对其剩余使用寿命RUL(remainedusefullife)的准确预测可以帮助维修人员及时制定维修计划,延长设备工作时间,保证安全.由于利用数学建模精确建立轴承退化过程的模型涉及到复杂的物理...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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