【作者】

王伟成; 余永华; 李宝月; 方东升

【单位】

武汉理工大学

【摘要】

为提高滚动轴承剩余使用寿命预测的准确率，提出一种结合Vision Transformer和门控循环单元的预测方法，充分利用Vision Transformer的多头自注意力机制和提取全局深层特征能力，以及门控循环单元对时序数据具有良好学习能力的特性，解决预测过程中因序列过长导致记忆力衰退和缺乏全局深层特征的问题，挖掘非线性数据与轴承性能退化趋势之间复杂的映射关系。在PHM2012 数据集上的实验结果表明，所提出的预测方法相比于其他文献平均误差分别降低了5.92%、16.6%、21.95%。为滚动轴承剩余使用寿命预测提供了一种新方法。

【关键词】

滚动轴承;健康因子;剩余使用寿命预测;ViT;注意力机制

【论文集名称】

高强化材料与结构技术

【会议名称】

设计与智能制造2022学术年会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-27

【会议地点】

长沙

【下载次数】

3

返回