基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测

作者：孙鑫; 孙维堂^*

来源：组合机床与自动化加工技术, 2020, (10): 168-171.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2020.10.040

• 多尺度
• 卷积神经网络
• 轴承
• 剩余寿命
• 损失函数

针对滚动轴承剩余寿命难预测的情况,在分析了轴承原始信号特征提取困难的基础上,提出了基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法。该方法将原始振动加速度信号作为输入,依次经过浅层特征提取模块、深层特征提取模块、数据融合模块和输出模块这4部分进行处理,最后输出预测的剩余寿命。同时提出了一种新型的改进均方误差作为网络的损失函数,取得了较好的效果。通过对轴承寿命预测实验的测试数据进行预测分析,该方法能够有效的预测轴承的剩余寿命。

• 单位
  中国科学院沈阳计算技术研究所; 中国科学院大学