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B2GRU: Boosted Bidirectional Gated Recurrent Unit for Remaining Useful Life Prediction of Mechanical Bearings

B2GRU: Boosted Bidirectional Gated Recurrent Unit for Remain...

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第35届中国过程控制会议

作者： Licheng Pan Rixin Su Hua Wu Zhenfeng Gu Changwen Cui Zuobing Wang Xinli Huang Jiageng Chen Jian Xu Xinggao Liu Jiangnan Institute of Mechanical and Electrical Design and Research Jiuquan Satellite Launch Center School of Mathematical Sciences Zhejiang University

Modern industrial and production realms heavily rely on rotating machinery, in which mechanical bearings play a crucial role in ensuring equipment reliability and efficiency. Accurate prognostics of these bearings' Remaining Useful Life(RUL)can significantly impact the operational effectiveness of the entire machinery. Utilizing comprehensive vibration data, we developed a novel predictive framework by integrating stacked autoencoders(SAE) for advanced feature extraction with a Boosted Bidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU) including Skip Connections for multi-scale joint prediction. This innovative approach, B2GRU, provides precise RUL predictions, significantly enhancing machinery reliability and efficiency while reducing operational downtime and costs. Our experimental results on the PRONOSTIA dataset validate the superior performance of BGRU over contemporary methods, achieving a substantial 42.9% decline in Root Mean Square Error(RMSE) compared to basic Artificial Neural Networks(ANN). This study highlights the robust capabilities of our model in feature extraction and model boosting mechanisms, demonstrating its effectiveness and suitability for RUL prediction of mechanical bearings.

关键词： Remaining Useful Life Prediction Mechanical Bearings stacked autoencoders Gated Recurrent Unit Skip Connection Multiple Scale

来源： cnki会议评论

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