机床与液压

作者：唐贵基，刘叔杭，陈锦鹏，徐振丽，田寅初，徐鑫怡

单位：华北电力大学机械工程系;华北电力大学，河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室；华北电力大学机械工程系；华北电力大学机械工程系；华北电力大学机械工程系；华北电力大学机械工程系；华北电力大学机械工程系

关键词：滚动轴承;剩余寿命预测;多域特征融合;Transformer;GRU

基金：国家自然科学基金面上项目（52177042）；河北省自然科学基金项目（E2020502031）

为有效描述滚动轴承性能退化趋势和准确预测其剩余寿命，提出一种基于多域特征融合的Transformer-GRU并行网络的滚动轴承剩余寿命预测方法。建立评价指标对滚动轴承振动信号的时域、频域和时频域等多域特征进行筛选，得到评分高的敏感特征，获得退化特征集。利用自编码对退化特征集进行降维，减少数据复杂度和冗余度，得到滚动轴承的退化曲线。最后，利用Transformer-GRU并行网络进行剩余寿命预测，并将该方法运用到公开的轴承数据集分析中。结果表明：Transformer-GRU并行网络不仅可以高效准确地捕捉输入序列中的长期依赖关系，还能更好地处理时间序列之间的特征；该方法可以有效地预测滚动轴承剩余寿命，相比LSTM、GRU等经典方法更具优越性和泛化性。

来源：2024年第19期

《机床与液压》期刊编辑部

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