[发明专利]一种基于Attention-LSTM的滚动轴承性能衰退预测方法有效
申请号: | 202010539588.3 | 申请日: | 2020-06-15 |
公开(公告)号: | CN111695521B | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
发明(设计)人: | 王亚萍;李士松;崔巍;许迪;葛江华 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨理工大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150080 黑龙江省*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 基于Attention‑LSTM的滚动轴承性能衰退预测方法,属于旋转机械性能监测领域。首先,针对设备性能衰退评估过程中缺乏性能衰退指标以及监测信号难以直观表征轴承性能衰退特性的问题,通过时域与频域分析生成多个备选特征指标并采用相关性、单调性和鲁棒性三个指标其进行评价筛选,将特征值曲线通过固定窗均值化处理得到HI曲线和残差曲线,并提出基于阶跃稳态的性能衰退评估方法,定量直观地反映轴承性能衰退程度。最后,针对传统方法过度依赖专家经验及处理复杂时间序列预测精度低的问题,提出基于Attention‑LSTM的性能衰退预测方法,采用注意力机制提高对性能阶跃点前后数据的学习能力,加强了预测模型对衰退特征的反应敏感度。本发明通过实验验证了该预测方法具有更高的预测精度,鲁棒性和泛化能力。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 attention lstm 滚动轴承 性能 衰退 预测 方法 | ||
【主权项】:
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