【摘 要】
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近年来,智能数据驱动的机械预测和健康管理因其高精度、快速响应和易于实施等巨大优点而越来越受到人们的关注。为了对工程机械的使用周期和健康状况进行监控和维护,人们在机械剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)的预测方面也进行越来越多的关注。尽管学者们最近在数据驱动的预测方法上取得了一些进展,但是目前在RUL预测方面有两个具有挑战性的问题值得注意:第一,机械的RUL估计过程中的
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近年来,智能数据驱动的机械预测和健康管理因其高精度、快速响应和易于实施等巨大优点而越来越受到人们的关注。为了对工程机械的使用周期和健康状况进行监控和维护,人们在机械剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)的预测方面也进行越来越多的关注。尽管学者们最近在数据驱动的预测方法上取得了一些进展,但是目前在RUL预测方面有两个具有挑战性的问题值得注意:第一,机械的RUL估计过程中的首次预测时间(First Predicting Time,FPT)通常很难确定。第二,不同机械之间的数据分布差异大多被忽略,这导致很难将模型学习到的预测能力从训练数据推广到测试数据。针对以上两个问题,本文提出了一种基于深度卷积对抗网络的机械RUL预测方法。首先,使用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)来学习机械在健康状态的数据分布,并开发了一个健康指示函数来确定RUL预测过程中的FPT。其次,为了弥合不同机器之间的数据分布差异,本文提出了一种数据对齐方法来提取不同机械实体的不变特征以进行RUL预测。数据对齐方法采用GAN进行训练,将健康状态数据和退化状态数据分别实现数据对齐。最后,将特征提取器提取的特征表示输入到预测器中估计机器的RUL。对来自不同机械实体的相似的数据进行对齐,有助于提取不同机械实体不变的特征。这样,所建立的模型可以很好地推广到测试数据中,从而得到较小的预测误差。最后本文在C-MAPSS数据集上对本文提出的基于深度卷积对抗网络的RUL预测方法进行了实验,详细论述了实验数据的分析方法、损失函数设计以及比较方法设计,在验证集上进行验证得到了良好的预测出结果。所提出的健康指示函数非常适合于监测机械健康状况,相应的FPT能够很好地指示退化时间。相比于其他比较方法,本文方法的预测损失有显著的下降,说明了本文方法能有效提升RUL预测精度,在较为复杂的机械运行环境下更能适应。
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