仪器仪表学报

作者：张 菀，张泰瑀，贾民平，蔡 骏

单位：张 菀,1. 南京信息工程大学自动化学院,2. 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,,张泰瑀,1. 南京信息工程大学自动化学院,,贾民平,3. 东南大学机械工程学院,,蔡 骏,1. 南京信息工程大学自动化学院,

关键词：电机轴承;多传感器融合;多头注意力机制;长短期记忆网络;剩余寿命预测

基金：国家自然科学基金资助项目(52077105)、江苏省自然科学基金资助项目(BK20211285)、先进数控和伺服驱动技术安徽省重点实验 室(安徽工程大学)开放基金资助项目(XJSK202105)资助

轴承作为电机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,其剩余寿命预测对系统健康管理起着十分重要的作用。针对单一传感器信号通常难以全面描述系统的潜在退化机制,论文提出一种基于多头注意力机制和长短时记忆神经网络的电机轴承剩余寿命预测模型。首先,基于马氏距离确定轴承性能退化起始点,将滚动轴承全寿命周期分为正常阶段与退化阶段;其次,使用自编码器自动提取振动信号特征,并将其与电机电流、轴承温度融合,构成多源信息特征矩阵;然后基于多头注意力机制和长短时记忆网络模型动态选择相关度较高的特征,提高寿命预测的准确性。最后,采用实验数据进行验证,结果表明所提出的模型具有更高的准确性。

来源：2024年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

查看仪器仪表学报杂志2024年第3期