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Bi‑LSTM神经网络用于轴承剩余使用寿命预测研究 被引量：20
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作者 申彦斌 张小丽 +2 位作者 夏勇 杨吉 陈双达 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期411-420,共10页
为有效获得轴承退化过程,设计一种改进损失函数的卷积自编码器(Convolutional Autoencode),使其可从多传感器采集的振动信号中提取轴承健康状态,避免了局部信息的丢失,同时得到了更深层次的故障特征。提出了一种基于双向长短时记忆网络(... 为有效获得轴承退化过程,设计一种改进损失函数的卷积自编码器(Convolutional Autoencode),使其可从多传感器采集的振动信号中提取轴承健康状态,避免了局部信息的丢失,同时得到了更深层次的故障特征。提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi‑directional LSTM)的循环神经网络结构,利用其对时间序列数据的处理能力,学习轴承在实际工作过程中的退化规律,实现对轴承的剩余使用寿命预测。此外,为进一步提升模型的预测准确率及泛化能力,设计接收随机长度样本的Bi‑LSTM网络进行训练,使得模型接收连续数据而不是分段的数据。最后,使用NASA的IMS数据集进行了验证和对比试验,得出本文所构建的CE‑Bi‑LSTM轴承健康预测模型相较于其他方法具有更准确的预测能力。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 Bi‑LSTM网络 多传感器样本 变长度输入
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