【摘 要】
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针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命（Remaining useful life,RUL）预测方法.关系网络是一种基于度量的元学习方法,在少量训练样本下,具有快速学习新任务的优点.设计了一种基于关系网络的轴承健康评估模型,利用关系网络的嵌入模块提取轴承状态特征,利用关系模块度量轴承状态特征之间的相似性,基于相似性构建轴承健康指标;对健康指标进行S
【机 构】
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石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（11972236,11790282）； 石家庄铁道大学研究生创新资助项目（YC2022056）；
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针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命（Remaining useful life,RUL）预测方法.关系网络是一种基于度量的元学习方法,在少量训练样本下,具有快速学习新任务的优点.设计了一种基于关系网络的轴承健康评估模型,利用关系网络的嵌入模块提取轴承状态特征,利用关系模块度量轴承状态特征之间的相似性,基于相似性构建轴承健康指标;对健康指标进行Savitzky-golay滤波平滑处理,降低振荡对预测结果的影响;最后利用线性函数对健康指标进行拟合,得到轴承RUL预测值.为验证所提方法的有效性,在PHM2012轴承实测数据集上进行实验.结果表明所得健康指标能够反映轴承的退化趋势,所得RUL预测结果与ConvLSTM、Transformer、RNN、LSTM、Attention mechanism方法相比,误差百分比分别减少了1.68%、3.41%、9.03%、13.72%、30.49%.方法在少量训练样本的基础上可以取得较好的预测结果,具有一定的应用价值.
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