基于贝叶斯优化的GRU网络轴承剩余使用寿命预测方法

作     者：孟琳书 张音旋 张起 王豪 MENG Linshu;ZHANG Yinxuan;ZHANG Qi;WANG Hao

作者机构：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所辽宁沈阳110035 先进科技(中国)有限公司四川成都610000 

出 版 物：《机电工程》 (Journal of Mechanical & Electrical Engineering)

年 卷 期：2024年第41卷第1期

页      面：130-136页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51905074) 辽宁省自然科学基金资助项目(2019-KF-04-04) 

主　　题：参数优化 剩余使用寿命 门控循环单元 贝叶斯优化 超参数调整 注意力机制 Encoder-Decoder结构 

摘      要：传统的滚动轴承剩余使用寿命预测模型存在参数优化的困难。针对这一问题,笔者提出了一种基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承剩余使用寿命预测方法,并进行了实验验证,即以PHM2012数据集为例,结合贝叶斯优化算法对基于Encoder-Decoder结构的门控循环单元(GRU)预测模型的多个超参数进行了优化。首先,对包含噪声的原始数据进行了小波包处理,从滚动轴承的振动机理和故障特征出发提取了时域特征,针对该时域特征进行了优化、筛选,并将其输入到模型中的编码器部分,进一步提取了更深层次的时序特征;其次,结合注意力机制与Encoder-Decoder结构,构造了双向GRU神经网络模型,在模型的高维超参数空间中采用贝叶斯优化方法搜索超参数,得到了最优的超参数组合,并在解码器中融入了线性变换,得到了滚动轴承的寿命预测值;最后,封装了全部模型构建、训练与使用过程,建立了基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承寿命预测流程,并对方法的有效性进行了对比实验验证。研究结果表明:采用基于贝叶斯优化的GRU网络可以有效预测滚动轴承的剩余使用寿命,相比于其他3种方法的最优结果,基于贝叶斯优化的GRU网络的平均预测得分提高了8.01%;基于贝叶斯优化的GRU网络对于真实寿命较短的轴承预测结果较为准确,而对于真实寿命较长的轴承则没有出现预测值大于真实值的情况,可以作为轴承临近失效阶段剩余使用寿命估计的参考。