论文摘要
为了准确反映滚动轴承的剩余使用寿命随着时间的变化,提出了使用具有时序功能的长短期记忆网络(LSTM)来预测滚动轴承退化程度的方法。按照时间顺序提取振动信号的均方根值、峰度、偏斜度等15个时域特征作为判断滚动轴承退化的特征值,将其输入到长短期记忆网络中,将网络输出的轴承退化值设定为0～1,0表示轴承完好,1为预定的滚动轴承寿命。再将退化值映射到对应组数的剩余使用寿命上,分析退化预测值与真实值的偏离程度。LSTM的预测值逼近真实值,拟合预测值便可得到滚动轴承的剩余使用寿命曲线,可以通过曲线较准确判断轴承退化程度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐旭,徐卫晓,谭继文,王彦松
关键词: 长短期记忆网络,滚动轴承,剩余使用寿命
来源: 机械设计 2019年S1期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 青岛理工大学机械与汽车工程学院,软控股份有限公司
基金: 山东省重点研发计划资助项目(2018GGX103016),山东省高等学校科技计划资助项目(J15LB10)
分类号: TH133.33
DOI: 10.13841/j.cnki.jxsj.2019.s1.026
页码: 117-119
总页数: 3
文件大小: 1864K
下载量: 769
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