[發(fā)明專利]一種基于LSTM和TDNN的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210349547.7
• 申請(qǐng)日: 2022-04-02
• 公開（公告）號(hào): CN114861979A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 席霄鵬;張匯鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 青島智地領(lǐng)創(chuàng)專利代理有限公司 37252
• 代理人: 劉文霞

1.一種基于LSTM和TDNN的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)采集訓(xùn)練組滾動(dòng)軸承在某一工況下的全壽命原始振動(dòng)信號(hào)作為訓(xùn)練集，采集測(cè)試組滾動(dòng)軸承在同一工況下的全壽命原始振動(dòng)信號(hào)作為測(cè)試集；

(2)提取訓(xùn)練集軸承的時(shí)域特征，并對(duì)每個(gè)特征作最小-最大規(guī)范化處理，構(gòu)造訓(xùn)練特征集X^l：

其中，l代表訓(xùn)練集軸承編號(hào)(l＝1,2...q)，m代表特征總數(shù)，m＝36，n代表第l個(gè)訓(xùn)練集軸承的樣本總數(shù)，代表第l個(gè)訓(xùn)練軸承的第n個(gè)樣本的第m個(gè)規(guī)范化特征；

(3)在訓(xùn)練過程中，構(gòu)造p種健康因子并將其與采樣時(shí)長結(jié)合，即：

將健康因子歸一化到[0,1]，得到歸一化后的健康因子

其中，t是時(shí)間，p代表函數(shù)類型，p≥2，t_k對(duì)應(yīng)于第l個(gè)訓(xùn)練集軸承的第k個(gè)樣本采樣時(shí)長，T是總的采樣時(shí)長，θ^l(t)∈(0,1]，是第l個(gè)軸承的θ^l(t)與之間的映射關(guān)系；

(4)建立LSTM預(yù)測(cè)模型，在步驟(3)建立的p種健康因子下，分別將q組訓(xùn)練軸承特征作為LSTM預(yù)測(cè)模型的輸入，作為輸出，調(diào)整隱藏層網(wǎng)絡(luò)層數(shù)M₁及節(jié)點(diǎn)數(shù)Q₁、初始學(xué)習(xí)率L、學(xué)習(xí)率衰減D、丟包率B、最大回合數(shù)R參數(shù)，訓(xùn)練LSTM模型，得到訓(xùn)練軸承特征與每種健康因子的映射關(guān)系F_p^l，構(gòu)造基于LSTM的軸承特征-健康因子模型，即：

其中，F(xiàn)_p^l是第l個(gè)訓(xùn)練軸承特征X^l與第p種健康因子的映射關(guān)系，F(xiàn)(X)＝F(X¹)∪F(X²)...∪F(X^q)；

(5)建立TDNN預(yù)測(cè)模型，分別將步驟(4)LSTM預(yù)測(cè)模型輸出的p種訓(xùn)練集健康因子作TDNN模型的輸入，訓(xùn)練集軸承剩余壽命百分比作為輸出，調(diào)整隱藏層數(shù)M₂及節(jié)點(diǎn)數(shù)Q₂、驗(yàn)證檢查數(shù)目P、時(shí)間延遲步數(shù)d參數(shù)，訓(xùn)練TDNN預(yù)測(cè)模型，得到每種健康因子與剩余壽命百分比的映射關(guān)系，構(gòu)造基于TDNN的健康因子-剩余壽命預(yù)測(cè)模型，即：

其中，T_c是當(dāng)前已耗壽命，T₁₀₀是總壽命，G_p是第p種健康因子與剩余壽命百分比的映射關(guān)系；

(6)提取測(cè)試集軸承的時(shí)域特征，并對(duì)每個(gè)特征作最小-最大規(guī)范化處理，構(gòu)造測(cè)試特征集：

其中，T代表測(cè)試集軸承編號(hào)(T＝1)，m代表特征總數(shù)，m＝36，i代表第T個(gè)測(cè)試集軸承的樣本總數(shù)，代表第T組訓(xùn)練軸承的第i個(gè)樣本的第m個(gè)規(guī)范化特征；

(7)分別將測(cè)試集軸承特征輸入步驟(4)構(gòu)造的基于LSTM的軸承特征-健康因子模型中，即可輸出測(cè)試集軸承的p種健康因子簇，將p種健康因子簇分別計(jì)算平均值即：

(8)將步驟(7)所得到的測(cè)試集健康因子平均值輸入基于TDNN的健康因子-剩余壽命預(yù)測(cè)模型中，輸出p個(gè)測(cè)試集待測(cè)軸承的剩余壽命百分比，利用RMSE函數(shù)和Score函數(shù)中的至少一個(gè)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率，找尋最優(yōu)的健康因子-剩余壽命預(yù)測(cè)模型，即RMSE函數(shù)或/和Score函數(shù)的值最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的健康因子-剩余壽命預(yù)測(cè)模型；

(9)將步驟(8)所確定的最優(yōu)健康因子-剩余壽命預(yù)測(cè)模型作為滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)模型，計(jì)算待測(cè)軸承的剩余壽命。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于LSTM和TDNN的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(1)中第l個(gè)訓(xùn)練集軸承的樣本總數(shù)n是指第l個(gè)訓(xùn)練集軸承在加速壽命試驗(yàn)中每隔10s～60s采集的振動(dòng)信號(hào)的集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于LSTM和TDNN的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(2)中所提取的時(shí)域特征為訓(xùn)練集軸承在水平方向及垂直方向的全壽命周期振動(dòng)信號(hào)的18維時(shí)域特征；所述步驟(6)中所提取的時(shí)域特征為測(cè)試集軸承在水平方向及垂直方向的全壽命周期振動(dòng)信號(hào)的18維時(shí)域特征。