基于改进相对样本熵和BIGRU的滚动轴承退化分析

严帅; 熊新

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基于改进相对样本熵和BIGRU的滚动轴承退化分析

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针对标准样本熵在表征轴承性能退化趋势中出现的随机波动明显和预测模型准确性低的问题,提出了以改进相对样本熵(RSE)作为性能退化指标,并利用双向门控循环神经网络(BIGRU)对轴承退化趋势预测的方法。首先,针对标准样本熵中切比雪夫距离只考虑状态向量之间的最大元素差异的问题,提出了通过组合绝对值、最大值、最小值来识别状态向量间元素差异范围;其次,再对样本熵求均值得到改进后的RSE;最后,将改进RSE作为性能退化指标输入到BIGRU中完成轴承退化趋势预测。实验结果表明,所提出的改进RSE健康指标很好地克服了轴承退化过程中的随机波动现象,具有更好的单调趋势;且与LSTM、GRU预测模型相比,BIGRU有着更高的预测准确性。

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2022年第6期|96-100|共5页
作者
严帅; 熊新;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南省人工智能重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;特种加工机床及其加工;
关键词
滚动轴承; 改进相对样本熵; 双向门控循环单元; 退化趋势预测;

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