针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动...针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动加速度和测试轴承振动加速度数据。其次,对采集得到的原始数据预处理后提取健康因子,将训练用数据和测试数据分别构成参考数据集和目标数据集。然后,以参考数据集为基础,利用动态时间规整算法扩增目标数据集数据。最后,使用数据扩增后的测试数据训练BLSTM网络,利用训练好的BLSTM网络预测滚动轴承性能退化趋势和剩余寿命。实验结果表明,基于动态时间规整算法的数据扩增模型能够根据已有全寿命周期数据,扩增性能退化过程相似的滚动轴承运行数据,利用扩增数据训练BLSTM网络,能够有效提高性能退化趋势预测能力,进而提高剩余寿命预测精度。展开更多
机械设备健康状态评估是故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)的核心技术,是确保设备安全可靠运行的重要手段之一。随着传感器技术、信息技术和人工智能技术的不断发展,智能制造背景下的机械设备健康状态评估逐...机械设备健康状态评估是故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)的核心技术,是确保设备安全可靠运行的重要手段之一。随着传感器技术、信息技术和人工智能技术的不断发展,智能制造背景下的机械设备健康状态评估逐渐成为领域研究热点。将机械设备健康状态评估划分为三方面研究内容,分别对每个研究内容的发展分支与研究现状进行了梳理、分析和总结,探讨了当前机械设备健康状态评估面临的主要挑战和未来可能的发展趋势。展开更多
为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWP...为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。展开更多
针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA)。为充分利用训练样本标签信息,在LTS...针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA)。为充分利用训练样本标签信息,在LTSA算法的基础上加入散度矩阵,构造新的最小目标函数,使得高维样本的低维嵌入坐标同类聚集、异类分离。对于新增样本可能影响部分训练样本局部邻域,更新全局坐标矩阵,获取训练样本低维坐标和新增样本低维坐标,并作为初值进行特征值迭代实现所有样本全局坐标的更新。结合支持向量机分类算法,将ISLTSA算法应用于齿轮箱的故障状态识别,实验分析验证了该方法的监督学习能力,可提高故障状态识别率,并具备增量学习能力,可降低维数约简方法的复杂度。展开更多
文摘针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动加速度和测试轴承振动加速度数据。其次,对采集得到的原始数据预处理后提取健康因子,将训练用数据和测试数据分别构成参考数据集和目标数据集。然后,以参考数据集为基础,利用动态时间规整算法扩增目标数据集数据。最后,使用数据扩增后的测试数据训练BLSTM网络,利用训练好的BLSTM网络预测滚动轴承性能退化趋势和剩余寿命。实验结果表明,基于动态时间规整算法的数据扩增模型能够根据已有全寿命周期数据,扩增性能退化过程相似的滚动轴承运行数据,利用扩增数据训练BLSTM网络,能够有效提高性能退化趋势预测能力,进而提高剩余寿命预测精度。
文摘机械设备健康状态评估是故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)的核心技术,是确保设备安全可靠运行的重要手段之一。随着传感器技术、信息技术和人工智能技术的不断发展,智能制造背景下的机械设备健康状态评估逐渐成为领域研究热点。将机械设备健康状态评估划分为三方面研究内容,分别对每个研究内容的发展分支与研究现状进行了梳理、分析和总结,探讨了当前机械设备健康状态评估面临的主要挑战和未来可能的发展趋势。
文摘为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。
文摘针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA)。为充分利用训练样本标签信息,在LTSA算法的基础上加入散度矩阵,构造新的最小目标函数,使得高维样本的低维嵌入坐标同类聚集、异类分离。对于新增样本可能影响部分训练样本局部邻域,更新全局坐标矩阵,获取训练样本低维坐标和新增样本低维坐标,并作为初值进行特征值迭代实现所有样本全局坐标的更新。结合支持向量机分类算法,将ISLTSA算法应用于齿轮箱的故障状态识别,实验分析验证了该方法的监督学习能力,可提高故障状态识别率,并具备增量学习能力,可降低维数约简方法的复杂度。
