一種基于Bi-LSTM和MLP融合的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法

劉 碩，武婷婷，宋純賀，于詩(shī)矛，楊雪濱，鄒云峰

(1.中國(guó)科學(xué)院 沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所機(jī)器人學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng) 110016)(2.中國(guó)科學(xué)院 網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng) 110016)(3.中國(guó)科學(xué)院 機(jī)器人與智能制造創(chuàng)新研究院，沈陽(yáng) 110169)(4.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049)(5.中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，沈陽(yáng) 110016)(6.國(guó)家電網(wǎng)遼寧省電力有限公司檢修分公司,沈陽(yáng) 110016)(7.國(guó)家電網(wǎng)江蘇省電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心(計(jì)量中心)，南京 210000)

在如今的制造系統(tǒng)中，設(shè)備性能下降，健康衰退，零部件磨損等問題，造成工業(yè)生產(chǎn)中的不可控的風(fēng)險(xiǎn)[1]，其中軸承的故障問題，占比較大，特別是對(duì)高精度重載攪拌設(shè)備，壽命預(yù)測(cè)的意義重大[2].根據(jù)軸承運(yùn)行產(chǎn)生的振動(dòng)等信號(hào)對(duì)軸承剩余使用壽命(remaining useful life,RUL)進(jìn)行學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)，可及時(shí)有效地采取措施從而避免重大經(jīng)濟(jì)損失或人員傷亡[3-4]，因而對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)的研究意義是及其重大的[5].

由于深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的非線性擬合功能，故其在滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的研究方面也得到了廣泛的應(yīng)用[6].堆疊去噪自編碼器(stacked denoising auto encoder，SDAE)是一種無需數(shù)據(jù)標(biāo)簽的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，具有獨(dú)特的無監(jiān)督特征提取的能力[7].文中使用SDAE模型提取出滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的深層低維度特征信息，在特征提取的基礎(chǔ)上，進(jìn)行滾動(dòng)軸承RUL預(yù)測(cè)，其方法主要包含兩個(gè)大方向[8]：一種是通過建立數(shù)學(xué)模型的剩余壽命預(yù)測(cè)；另一種是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的剩余壽命預(yù)測(cè).對(duì)于通過建立數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)剩余使用壽命的方法，有Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，指數(shù)模型以及Paris-Erdogan模型，除此之外，還有通過振動(dòng)信號(hào)的均方根、峭度來提取特征，利用比例故障模型對(duì)滾動(dòng)軸承的可靠性進(jìn)行評(píng)估等方法[9].目前以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法較為熱門，文獻(xiàn)[10]使用深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief networks，DBN)對(duì)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷，獲得了良好的識(shí)別正確率.文獻(xiàn)[11]使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取軸承退化信息，預(yù)測(cè)軸承的剩余使用壽命.文獻(xiàn)[12]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)軸承的剩余使用壽命.另外，還有基于非線性數(shù)據(jù)融合進(jìn)行設(shè)備多階段壽命預(yù)測(cè)[13]等方法.對(duì)于簡(jiǎn)單的設(shè)備結(jié)構(gòu)，通過建立數(shù)學(xué)模型在剩余壽命預(yù)測(cè)方面可以取得較好的結(jié)果，對(duì)于較為復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)方法展現(xiàn)了較為強(qiáng)大的生命力.

考慮滾動(dòng)軸承的退化過程在時(shí)間上具有前后依賴關(guān)系，當(dāng)前的信息和其前后時(shí)刻的信息有必要進(jìn)行整合.文中通過SDAE提取出的重要特征，然后使用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bi-directional long short-term memory，Bi-LSTM)對(duì)軸承RUL進(jìn)行預(yù)測(cè).雖然將雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)用于負(fù)荷的短周期預(yù)測(cè)取得了較好的效果[14]，且使用Bi-LSTM對(duì)軸承的剩余壽命預(yù)測(cè)的方法，在公開數(shù)據(jù)集上也有良好的表現(xiàn)[15].但是由于傳統(tǒng)的Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果映射到一層全連接層上，導(dǎo)致其最后的擬合能力受到限制，當(dāng)需擬合復(fù)雜函數(shù)時(shí)，往往表現(xiàn)出擬合能力不足，模型訓(xùn)練階段的收斂速度較慢，波動(dòng)性嚴(yán)重，且預(yù)測(cè)出來的結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)的誤差較大.因此，文中在Bi-LSTM輸出結(jié)果層后添加多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)，以此增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的擬合能力，增加訓(xùn)練模型的收斂速度，降低預(yù)測(cè)結(jié)果的波動(dòng)性與誤差.

1 基于堆疊去噪自編碼器的特征提取

1.1 堆疊去噪自編碼器原理

自編碼器(auto encoder，AE)是無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其由編碼層與解碼層兩部分組成.單層去噪自編碼器在自編碼器編碼層基礎(chǔ)上可引入噪聲機(jī)制，原始數(shù)據(jù)X經(jīng)過噪聲函數(shù)qD，獲取含噪數(shù)據(jù)，對(duì)含噪聲數(shù)據(jù)經(jīng)過編碼層f進(jìn)行編碼獲得編碼數(shù)據(jù)h，通過解碼層g生成重構(gòu)數(shù)據(jù)Z，由重構(gòu)數(shù)據(jù)Z與原始輸入數(shù)據(jù)X可得到損失函數(shù)Lh(X,Z)，然后利用梯度下降法訓(xùn)練模型.對(duì)原始數(shù)據(jù)添加隨機(jī)噪聲，訓(xùn)練出的模型具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性，提高泛化能力.單層去噪自編碼器如圖1.

圖1 單層去噪自編碼器結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of single-layer denoising autoencoder

編碼過程為：

(1)

解碼過程為：

z=gθ′(h)=Sg(W1′h+b1′)

(2)

得到目標(biāo)函數(shù)為：

(3)

式中：n為樣本數(shù)目；x(i)為第i個(gè)原樣本數(shù)據(jù).通過梯度下降法使得式(3)最小化，獲取模型參數(shù)為：

(4)

堆疊去噪自編碼器是多個(gè)單層堆疊去噪自編碼器堆疊而成，各層采用逐層訓(xùn)練法[16].

1.2 基于堆疊去噪自編碼器的軸承退化狀態(tài)提取

文中采用IEEE PHM2012挑戰(zhàn)賽提供的軸承加速壽命實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[17]，該數(shù)據(jù)是利用圖2中的PRONOSTIA實(shí)驗(yàn)臺(tái)，在不同運(yùn)行工況下獲取的，用來對(duì)軸承進(jìn)行故障檢測(cè)、故障診斷以及剩余壽命預(yù)測(cè)的相關(guān)算法驗(yàn)證.

圖2 PRONOSTIA實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.2 PRONOSTIA bedstand

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在3種工況下獲得，即負(fù)載4 000 N，轉(zhuǎn)速1 800 r/min(工況1)；負(fù)載4 200 N，轉(zhuǎn)速1 650 r/min(工況2)；負(fù)載5 000 N，轉(zhuǎn)速1 500 r/min(工況3).數(shù)據(jù)的采樣頻率為25.6 kHz，每隔10 s記錄一次，每次采樣時(shí)間為0.1 s，故每個(gè)樣本包含2 560個(gè)振動(dòng)值.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包含了水平振動(dòng)信號(hào)與垂直振動(dòng)信號(hào)，為了避免垂直方向受到外力后，導(dǎo)致主軸形變，從而對(duì)滾動(dòng)軸承垂直方向的振幅產(chǎn)生影響，只考慮水平振動(dòng)信號(hào)，該振動(dòng)信號(hào)由加速度傳感器采集獲得.實(shí)驗(yàn)采用Learning_set中Bearing1_1數(shù)據(jù)集(包含2 803個(gè)采樣數(shù)據(jù))作為訓(xùn)練集，采用Full_Test_set中的Bearing1_3數(shù)據(jù)集(包含2 375個(gè)采樣數(shù)據(jù))作為測(cè)試集.數(shù)據(jù)集的振動(dòng)信息時(shí)域波形如圖3.其中，橫坐標(biāo)的物理量為采樣的時(shí)間，單位是10 s，即10 s采樣一次.縱坐標(biāo)為振幅，單位g為重力加速度，用來表示振動(dòng)的強(qiáng)烈程度.

圖3 時(shí)域振動(dòng)信息Fig.3 Time-domain vibration information

實(shí)驗(yàn)采用的SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其從左到右的神經(jīng)元的個(gè)數(shù)依次為：2 560，1 500，500，100，50，1，50，100，500，1 500，2 560，其中2 560對(duì)應(yīng)軸承每個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的振動(dòng)值個(gè)數(shù).由堆疊去噪自編碼器原理可知，該網(wǎng)絡(luò)需逐層訓(xùn)練5次，最終將2 560維振動(dòng)信息提取為一維特征，且該無監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，大大提高了網(wǎng)絡(luò)的自主性，無需人為選定提取哪些特征，提取出的一維特征如圖4.其中，縱坐標(biāo)為振幅歸一化后的結(jié)果.

圖4 提取的一維特征Fig.4 One-dimensional feature extracted from dataset

從關(guān)于軸承的時(shí)域振動(dòng)波形圖3中，可以獲取軸承的壽命信息.對(duì)于軸承的壽命，當(dāng)軸承振幅短期內(nèi)迅速增加的時(shí)刻點(diǎn)定義為軸承退化起始時(shí)刻選取，當(dāng)軸承振幅迅速增加并超過正常振幅3倍時(shí)，為軸承的失效狀態(tài).軸承Bearing1_1在采樣數(shù)達(dá)2 500時(shí)處于失效狀態(tài)，軸承Bearing1_3在采樣數(shù)達(dá)2 200時(shí)處于失效狀態(tài).獲取軸承Bearing1_1剩余壽命標(biāo)簽[2 500 ∶1]，和軸承Bearing1_3剩余壽命標(biāo)簽為[2 200 ∶1].其中，[2 200 ∶1]表示從2 200遞減到1的數(shù)組，即表示2 200，2 199，2 198，…，1.

2 Bi-LSTM模型原理及其改進(jìn)方法

滾動(dòng)軸承的退化過程是一個(gè)故障積累過程，其狀態(tài)不僅和當(dāng)前檢測(cè)值有關(guān)，還與歷史時(shí)刻的檢測(cè)值有關(guān).故采用Bi-LSTM，即雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)，來預(yù)測(cè)軸承的當(dāng)前剩余使用壽命.

LSTM網(wǎng)絡(luò)模型在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN基礎(chǔ)上添加了3個(gè)門控，即輸入門、遺忘門、輸出門，通過3個(gè)門控對(duì)信息進(jìn)行篩選、遺忘和輸出，解決了RNN梯度消失和梯度爆炸問題.單個(gè)LSTM模型結(jié)構(gòu)如圖5.

圖5 單個(gè)LSTM模型結(jié)構(gòu)Fig.5 Single LSTM model structure

單個(gè)LSTM的工作原理如下：

(1)遺忘門用于選擇性地刪除歷史信息：

ft=σ(Wf[ht-1,xt]+bf)

(5)

式中：σ為sigmoid激活函數(shù)；Wf為遺忘門網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重；bf為遺忘門網(wǎng)絡(luò)的偏置；[ht-1,xt]是上一時(shí)序隱藏層信息與當(dāng)前輸入信息的拼接融合，融合結(jié)果經(jīng)過遺忘門之后得到的ft為保留信息的權(quán)重，用于決定上一時(shí)序的內(nèi)部狀態(tài)Ct-1信息保留的權(quán)衡.

(2)輸入門用于對(duì)輸入信息的保留裁決：

Ct=ft*Ct-1+σ(Wi([ht-1,xt])+bi)*

tanh(Wc[ht-1,xi]+bc)

(6)

式中：tanh為tanh激活函數(shù)；Ct為當(dāng)前內(nèi)部狀態(tài)信息；* 表示逐點(diǎn)乘積.

(3)輸出門決定輸出哪些信息：

ht=σ(Wo[ht-1,xt]+bo)*tanh(Ct)

(7)

式中：ht為該時(shí)序隱藏信息.

Bi-LSTM與LSTM的區(qū)別為：LSTM為單向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而Bi-LSTM為雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在訓(xùn)練過程中，Bi-LSTM會(huì)訓(xùn)練一個(gè)正向LSTM網(wǎng)絡(luò)與一個(gè)負(fù)向LSTM網(wǎng)絡(luò).這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)輸入到同一個(gè)輸出層.由于Bi-LSTM獲取的是時(shí)序信息的雙向特征信息，LSTM獲取的是單向特征信息，所以Bi-LSTM長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以獲取更多的特征信息.Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6.

圖6 Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.6 Bi-LSTM neural network model structure

盡管Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)在提取序列信息時(shí)，展現(xiàn)了融合前后信息的強(qiáng)大能力，但是輸出的結(jié)果映射到目標(biāo)結(jié)果時(shí)，卻表現(xiàn)出收斂速度慢，且預(yù)測(cè)效果波動(dòng)性較大的問題.因此，文中提出了加深全連接層的策略，即把Bi-LSTM輸出的結(jié)果送入到多層感知機(jī)中，來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力.

3 實(shí)驗(yàn)流程與分析

3.1 軸承RUL預(yù)測(cè)方法與流程

基于堆疊去噪自編碼器與改進(jìn)后的Bi-LSTM軸承RUL預(yù)測(cè)方法流程如圖7.

圖7 軸承RUL預(yù)測(cè)方法流程Fig.7 Bearing RUL prediction method process

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理.提取數(shù)據(jù)Bearing1_1和Bearing1_3軸承水平振動(dòng)數(shù)據(jù)，先對(duì)數(shù)據(jù)絕對(duì)值處理，之后歸一化處理，得到時(shí)域信號(hào).

(2)訓(xùn)練SDAE模型.將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為堆疊去噪自編碼器的輸入，提取高維數(shù)據(jù)的深層特征.把所有的網(wǎng)絡(luò)逐層訓(xùn)練一遍后，對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)[7]，最終提取的特征為一維信息特征.

(3)訓(xùn)練Bi-LSTM融合多層感知機(jī)的模型，對(duì)比訓(xùn)練收斂過程及預(yù)測(cè)結(jié)果.把從SDAE網(wǎng)絡(luò)中提取的一維特征且在原始時(shí)域振幅小于正常振幅3倍的數(shù)據(jù)為有效數(shù)據(jù)，作為Bi-LSTM融合多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，其中訓(xùn)練集使用的數(shù)據(jù)為Bearing1_1數(shù)據(jù)集，根據(jù)前文提到的振幅要求，選取[1 000 ∶2 500]范圍的數(shù)據(jù)經(jīng)SDAE提取出的特征數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練標(biāo)簽為[1 500 ∶0].在訓(xùn)練集中首先訓(xùn)練Bi-LSTM加一層全連接層模型，當(dāng)均方差損失小于0.000 03時(shí)，且在10個(gè)Epoch內(nèi)仍滿足持續(xù)小于0.000 03時(shí)，結(jié)束訓(xùn)練，防止過擬合.

驗(yàn)證集采用Bearing1_7在[700 ∶2 200]范圍內(nèi)數(shù)據(jù)經(jīng)SDAE提取出的特征數(shù)據(jù)，標(biāo)簽為[1 500 ∶0]，用于驗(yàn)證模型訓(xùn)練結(jié)果的好壞.按照以上步驟依次訓(xùn)練和驗(yàn)證Bi-LSTM融合多層感知機(jī)的模型，并選取最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)模型.

(4)使用最優(yōu)模型來對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè).測(cè)試集使用的是Bearing1_3在范圍[7 000 ∶2 200]內(nèi)的數(shù)據(jù)，經(jīng)SDAE提取的特征作為模型的輸入，來預(yù)測(cè)該測(cè)試集對(duì)應(yīng)軸承的RUL壽命.預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值對(duì)比.為了驗(yàn)證該模型對(duì)軸承當(dāng)前剩余使用壽命的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.使用平均絕對(duì)值誤差(mean absolute error，MAE)對(duì)模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行評(píng)價(jià)，如式(8)：

(8)

式中：yi為軸承的真實(shí)壽命標(biāo)簽.

3.2 實(shí)驗(yàn)與分析

使用Bearing1_1做為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練模型，Bearing1_7做為驗(yàn)證集檢測(cè)模型的好壞，選取最優(yōu)模型在Bearing1_3測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試.設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)如表1.

表1 Bi-LSTM融合多層全連接網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)Table 1 Bi-LSTM fusion multi-layer fully connected network totraining parameters

如果Bi-LSTM只融合一層全連接網(wǎng)絡(luò)，則全連接第一層單元數(shù)為1；如果Bi-LSTM融合二層全連接網(wǎng)絡(luò)，則全連接第一層單元數(shù)為150，第二層單元數(shù)為1；如果Bi-LSTM融合三層全連接網(wǎng)絡(luò)，則全連接第一層單元數(shù)為150，第二層單元數(shù)為70，第三層單元數(shù)為1，依次類推.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)信息如表2.

表2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)參數(shù)Table 2 Experimental data parameters

分別以一層全連接層、兩層全連接層、三層全連接層和四層全連接層來映射Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型并獲取模型的收斂速度如圖8.

圖8 模型的收斂速度Fig.8 Convergence rate of the model

從圖8中可以發(fā)現(xiàn)，連接一層全連接層時(shí)，收斂曲線波動(dòng)劇烈，主要是因?yàn)槿B接層數(shù)較少，每一輪訓(xùn)練權(quán)重過度學(xué)習(xí)，所以對(duì)下一輪的學(xué)習(xí)帶來了不好的影響，最終表現(xiàn)為收斂曲線波動(dòng)較大，較難收斂.而隨著層數(shù)的增多，震蕩明顯減小，和上面的分析相吻合.經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)，得出當(dāng)模型采用3層全連接層時(shí)，得到更好的效果.不僅振幅降低而且收斂速度也得到了提升.從圖中可以看出，盡管選擇4層全連接層時(shí)，效果和3層全連接層的效果差別不大，但是根據(jù)奧卡姆剃刀原理，選擇3層全連接層優(yōu)于4層全連接層.為了選擇最優(yōu)模型，在驗(yàn)證集上進(jìn)一步測(cè)試模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.在驗(yàn)證集Bearing1_7上進(jìn)行驗(yàn)證，其中，Bearing1_7水平振動(dòng)時(shí)域信號(hào)與經(jīng)SDAE網(wǎng)絡(luò)提取特征的結(jié)果如圖9.

圖9 Bearing1_7水平振動(dòng)時(shí)域信號(hào)與SDAE網(wǎng)絡(luò)提取的特征結(jié)果Fig.9 Bearing1_7 horizontal vibration time-domain signal and the feature results extracted by SDAE network

把Bearing1_7提取出的特征分別輸入到4個(gè)不同的模型中，得到的驗(yàn)證結(jié)果如圖10和表3.

圖10 不同模型對(duì)驗(yàn)證集測(cè)試結(jié)果對(duì)比Fig.10 Comparison of test results of different models on validation set

表3 不同模型驗(yàn)證結(jié)果對(duì)應(yīng)的MAETable 3 MAE corresponding to different model verification results

根據(jù)圖10以及表3，可以看出Bi-LSTM加單層全連接層模型，其預(yù)測(cè)結(jié)果的波動(dòng)性比較大且MAE也較大.隨著全連接層的增加，模型預(yù)測(cè)的波動(dòng)性急劇下降，且MAE值也隨之下降.但是并不是全連接層數(shù)越多越好，因?yàn)殡S著全連接層數(shù)的不斷加深，對(duì)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)效果反而有所下降，導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因是模型過擬合.

綜上所述，選取Bi-LSTM加3層全連接層，作為模型結(jié)構(gòu)的最終結(jié)果.確定模型后，為了驗(yàn)證模型的有效性，在數(shù)據(jù)集Bearing1_3基礎(chǔ)上進(jìn)行測(cè)試，并與其他實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如圖11和表4.

圖11 各個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.11 Forecast results of each model

表4 文中方案與其他3種方案的構(gòu)成Table 4 MAE corresponding to different modelverification results

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果(表5)看出，采用基于Bi-LSTM結(jié)合多層感知機(jī)的模型對(duì)軸承Bearing1_3進(jìn)行剩余壽命測(cè)試，預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)壽命的變化趨勢(shì)和變化速率一致，重合度相比較其他3種模型也大大增加.采用本文方案預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的平均MAE為0.014 8，較其他3種方案均為最小，且本文方案預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)性也得到大幅度降低，從而增強(qiáng)了預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性.使用多層感知機(jī)來映射Bi-LSTM和LSTM模型的輸出結(jié)果，其MAE分別降低了0.04和0.141 1.因此文中提出的模型為滾動(dòng)軸承剩余壽命提供了有效的預(yù)測(cè)方案.

表5 實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)誤差MAETable 5 Experimental prediction error MAE

4 結(jié)論

文中提出一種基于堆疊去噪自編碼器與Bi-LSTM結(jié)合多層感知機(jī)的滾動(dòng)軸承RUL預(yù)測(cè)方法.通過堆疊去噪自編碼器提取軸承的深層特征，并利用Bi-LSTM結(jié)合多層感知機(jī)使用已提取的深層特征對(duì)滾動(dòng)軸承的剩余使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè).

LSTM網(wǎng)絡(luò)按照時(shí)序處理序列信息，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)只能考慮過往的信息而忽略未來的信息，網(wǎng)絡(luò)信息特征學(xué)習(xí)能力降低.引入Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)未來的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，提升網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)能力.同時(shí)針對(duì)Bi-LSTM輸出結(jié)果映射到復(fù)雜函數(shù)關(guān)系時(shí)，模型擬合能力不足、收斂速度過慢且預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)性較大的問題，提出了Bi-LSTM結(jié)合多層感知機(jī)的模型.經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)提出的模型對(duì)軸承剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)所得結(jié)果中，在收斂速度和預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度方面，均得到了有效提升.

對(duì)于滾動(dòng)軸承的剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法，不僅縮短了模型訓(xùn)練的時(shí)間，降低了模型訓(xùn)練過程中誤差的波動(dòng)性，而且滾動(dòng)軸承的剩余使用壽命的預(yù)測(cè)精度也有了顯著的提高.