公开(公告)号：CN119004974A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411081709.9

申请日：2024-08-08

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 朴钟宇 ,  蔡逸昊 ,  周振宇 ,  彭光健 ,  丁丛 ,  侯文涛 ,  张蓥

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于BiLSTM‑Transformer和CNN的滚动轴承剩余寿命预测方法，包括如下步骤：(1)提取特征参数；(2)将特征参数集值标准化处理后作为轴承退化程度值时序数据输入构建的BiLSTM‑Transformer和CNN并行网络模型中进行训练，以此构建HI；(3)使用多项式曲线拟合预测测试轴承的RUL。本发明提出了一种新的BiLSTM‑Transformer和1D CNN架构的融合模型，通过将BiLSTM‑Transformer对长期顺序依赖关系建模的能力与1D CNN对序列高效提取局部特征相结合，不仅确保了对多种特征的全面学习，而且克服了单独使用每种架构的局限性。并且这种技术的创新集成增强了每个单独模型的优点，同时解决了其缺点，从而产生了更强大和全面的HI构建方法，提高了滚动轴承剩余寿命预测的准确性。