基于FA-LN-BiGRU的机械设备剩余寿命区间预测方法
TH17; 针对数据驱动融合模型存在前后模型不匹配、关键信息丢失等问题,提出了一种端对端的预测方法,即基于特征注意力机制的对数正态分布和双向门控循环单元融合(feature attention-lognorm-bidirectional gated recurrent unit,简称FA-LN-BiGRU)的剩余寿命区间预测方法.首先,利用特征注意力机制从多维度、非线性和大规模的传感器信号中提取出关键特征向量;其次,采用BiGRU网络从前向和后向2个方向对注意力加权特征的时变特性进行建模学习,并通过最大似然估计损失函数来训练网络参数,获得网络隐含状态输出向量的概率分布;最后,计算出基于对数正态...
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| Published in | 振动、测试与诊断 Vol. 43; no. 3; pp. 513 - 519 |
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| Main Authors | , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
海军工程大学兵器工程学院 武汉,430033%大连舰艇学院导弹与舰炮系 大连,116000
01.06.2023
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1004-6801 |
| DOI | 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.03.013 |
Cover
| Abstract | TH17; 针对数据驱动融合模型存在前后模型不匹配、关键信息丢失等问题,提出了一种端对端的预测方法,即基于特征注意力机制的对数正态分布和双向门控循环单元融合(feature attention-lognorm-bidirectional gated recurrent unit,简称FA-LN-BiGRU)的剩余寿命区间预测方法.首先,利用特征注意力机制从多维度、非线性和大规模的传感器信号中提取出关键特征向量;其次,采用BiGRU网络从前向和后向2个方向对注意力加权特征的时变特性进行建模学习,并通过最大似然估计损失函数来训练网络参数,获得网络隐含状态输出向量的概率分布;最后,计算出基于对数正态分布的概率密度函数,实现设备剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)不确定性的衡量.分析结果表明,对于运行条件复杂和故障模式多变的多维监测数据,所提方法能够深入挖掘性能退化信息,有效提高机械设备剩余寿命点预测和区间预测的准确度和可靠性. |
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| AbstractList | TH17; 针对数据驱动融合模型存在前后模型不匹配、关键信息丢失等问题,提出了一种端对端的预测方法,即基于特征注意力机制的对数正态分布和双向门控循环单元融合(feature attention-lognorm-bidirectional gated recurrent unit,简称FA-LN-BiGRU)的剩余寿命区间预测方法.首先,利用特征注意力机制从多维度、非线性和大规模的传感器信号中提取出关键特征向量;其次,采用BiGRU网络从前向和后向2个方向对注意力加权特征的时变特性进行建模学习,并通过最大似然估计损失函数来训练网络参数,获得网络隐含状态输出向量的概率分布;最后,计算出基于对数正态分布的概率密度函数,实现设备剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)不确定性的衡量.分析结果表明,对于运行条件复杂和故障模式多变的多维监测数据,所提方法能够深入挖掘性能退化信息,有效提高机械设备剩余寿命点预测和区间预测的准确度和可靠性. |
| Author | 田福庆 梁伟阁 佘博 闫啸家 张钢 |
| AuthorAffiliation | 海军工程大学兵器工程学院 武汉,430033%大连舰艇学院导弹与舰炮系 大连,116000 |
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| DOI | 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.03.013 |
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| ISSN | 1004-6801 |
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| Issue | 3 |
| Keywords | 对数正态分布 特征注意力机制 区间预测 剩余寿命预测 融合预测模型 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 振动、测试与诊断 |
| PublicationTitle_FL | Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 海军工程大学兵器工程学院 武汉,430033%大连舰艇学院导弹与舰炮系 大连,116000 |
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| Title | 基于FA-LN-BiGRU的机械设备剩余寿命区间预测方法 |
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