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        基于改進(jìn)_Holt_雙指數(shù)模型的軸承剩余壽命預(yù)

        放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2023-03-20 20:38:20    作者:葉君    瀏覽次數(shù):61
        導(dǎo)讀

        歡迎引用[1]李帥永,張超,梅琳等.基于改進(jìn)Holt雙指數(shù)模型的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2023,No.280(02):87-93.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.02.087.作者:李帥永,張超,梅琳,高光勇( 1. 重慶

        歡迎引用

        [1]李帥永,張超,梅琳等.基于改進(jìn)Holt雙指數(shù)模型的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2023,No.280(02):87-93.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.02.087.

        作者:李帥永,張超,梅琳,高光勇

        ( 1. 重慶山外山血液凈化技術(shù)股份有限公司

        2. 重慶郵電大學(xué)

        3. 重慶市特種設(shè)備檢測(cè)研究院 )

        摘 要 :針對(duì) Holt 雙指數(shù)模型參數(shù)難以確定導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低的問題 ,提出一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò) (Deep Residual Shrinkage Network,DRSN)和 Holt 雙指數(shù)模型的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法 。首先 ,無需任何人為經(jīng)驗(yàn)的干擾 ,利 用 DRSN 模型對(duì)軸承原始信號(hào)進(jìn)行特征自提取 ,挖掘退化特征并構(gòu)建健康指標(biāo);然后 ,利用 Holt 雙指數(shù)模型構(gòu)建剩余 壽命預(yù)測(cè)模型 ,針對(duì) Holt 雙指數(shù)預(yù)測(cè)模型超參數(shù) α ,β 難以確定的問題 ,采用麻雀搜索算法對(duì)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化 。將 DRSN 提取出的健康指標(biāo)進(jìn)行平滑處理后 ,利用優(yōu)化后的 Holt 雙指數(shù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè) ,完成軸承的剩余壽命預(yù)測(cè)。利用軸承全壽命實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證 ,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,本方法預(yù)測(cè)誤差比雙指數(shù)預(yù)測(cè)模型低 12% ,有效提 高了軸承剩余壽命預(yù)測(cè)精度。

        關(guān)鍵詞 :深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò);Holt 雙指數(shù)模型;剩余壽命預(yù)測(cè);麻雀搜索算法

        (來源: 自動(dòng)化與儀器儀表 2023年第2期)

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        (文/葉君)
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