基于长短期记忆网络的齿轮剩余寿命预测研究

石慧; 王婉娜; 张岩; 刘佳媛

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基于长短期记忆网络的齿轮剩余寿命预测研究

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设备运行数据蕴含了大量的状态退化信息,利用状态退化信息对设备进行剩余寿命预测,可以为预测性维修提供重要的依据.针对监测过程中接收到表征设备退化的大量数据,提出一种改进的基于记忆机理循环神经网络实时剩余寿命预测模型.该模型利用随机搜索选择模型超参数,采用加入动量考虑的随机梯度下降算法优化模型参数,防止陷入局部最优,从而提高剩余寿命预测模型的预测精度.通过齿轮弯曲疲劳试验,验证了该模型剩余寿命预测的准确性.

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来源
《太原科技大学学报》 |2020年第5期|338-343351|共7页
作者
石慧; 王婉娜; 张岩; 刘佳媛;
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作者单位

太原科技大学电子与信息工程学院太原030024;

太原科技大学电子与信息工程学院太原030024;

太原科技大学电子与信息工程学院太原030024;

太原科技大学电子与信息工程学院太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类可靠性、稳定性、寿命;
关键词
剩余寿命; 深度学习; LSTM; 动量参数;

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