LSTM Encoder-Decoder方法预测设备剩余使用寿命

作者：赵志宏; 李晴; 李乐豪; 赵敬娇

来源：交通运输工程学报, 2021, 21(06): 269-277.

DOI：10.19818/j.cnki.1671-1637.2021.06.021

• 剩余使用寿命预测
• 编码器-解码器
• LSTM
• 深度学习
• 特征提取

应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上的剩余使用寿命预测试验,与LSTM、D-LSTM等方法进行了对比试验;研究了不同滑动窗口大小对于剩余寿命预测结果的影响。研究结果表明:LSTM Encoder-Decoder方法的剩余使用寿命预测结果的评分函数值和均方根误差均优于LSTM、D-LSTM方法;在FD001子集上,LSTM Encoder-Decoder方法、LSTM方法和D-LSTM方法对应的均方根误差分别为11、12、16;当滑动窗口大小为30时,LSTM Encoder-Decoder方法在FD001～FD004子集对应的评分函数值分别为164、3 012、372、4 800,对应的均方根误差分别为11、20、14、22;当滑动窗口大小为40时,LSTM Encoder-Decoder方法在FD001～FD004子集对应的评分函数值分别为305、1 220、408、4 828,对应的均方根误差分别为14、16、15、19。可见,提出的LSTM Encoder-Decoder方法是一种有效的预测机械设备剩余使用寿命方法,并且滑动窗口大小对于剩余使用寿命预测结果存在一定的影响。

• 单位
  石家庄铁道大学