基于Transformer-GRU并行网络的滚动轴承剩余寿命预测

简介

为有效描述滚动轴承性能退化趋势和准确预测其剩余寿命,提出一种基于多域特征融合的Transformer-GRU并行网络的滚动轴承剩余寿命预测方法。建立评价指标对滚动轴承振动信号的时域、频域和时频域等多域特征进行筛选,得到评分高的敏感特征,获得退化特征集。利用自编码对退化特征集进行降维,减少数据复杂度和冗余度,得到滚动轴承的退化曲线。最后,利用Transformer-GRU并行网络进行剩余寿命预测,并将该方法运用到公开的轴承数据集分析中。结果表明Transformer-GRU并行网络不仅可以高效准确地捕捉输入序列中的长期依赖关系,还能更好地处理时间序列之间的特征;该方法可以有效地预测滚动轴承剩余寿命,相比LSTM、GRU等经典方法更具优越性和泛化性。