机床与液压

作者：刘耕鑫，董辛旻，张瑞博，陈阳

单位：郑州大学振动工程研究所；郑州大学振动工程研究所；郑州大学振动工程研究所；郑州大学振动工程研究所

关键词：剩余使用寿命;最大相关最小冗余;特征选择;互信息;Transformer模型

基金：国家重点研发计划项目(2016YFF0203100) ; 河南省重点研发项目（212102210351）

针对传统剩余使用寿命预测模型难以解决长时依赖问题以及不同特征组合对模型预测精度影响大的问题，提出一种基于特征选择与Transformer的剩余使用寿命预测模型。首先利用以互信息为理论基础的最大相关最小冗余特征选择算法，捕获特征与标签、特征与特征的关系，得到最佳特征组合；然后以 Transformer的编码器为主体并加入门控卷积单元组成预测模型，使模型可以充分捕捉全局信息且提高运算效率的基础上也更加注重局部信息；通过网格搜索与粒子群算法确定模型超参数。最后将最优特征组合的变量数据输入模型实现涡扇发动机剩余使用寿命预测。利用此方法在C-MAPSS数据集进行验证，并进行对比实验，结果表明预测误差与模型效率均有一定改进。

来源：2024年第7期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2024年第7期