【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法
本专利技术属于大数据和智能制造领域，涉及一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法。
技术介绍
齿轮广泛应用于机械设备中，是应用最广泛的机械零件之一。齿轮具有传动效率高、结构紧凑、传动平顺性好、承载能力大、使用寿命长等独特的优点，使其具有强大而持久的生命力。在复杂的工作条件和环境下，齿轮容易发生故障，可能导致机器运行的灾难，甚至危及人身安全。对于大型或超大型设备，如水轮发电机、矿山输送机械、直升机动力传动系统、重型机床等，更是如此。进行在役齿轮的寿命预测，能够有效地确定设备的维护时间，提高生产效率，保证生产的连续高效进行，降低事故发生率，防止突发性事故发生，对于工程生产意义重大。常用的机械设备寿命预测方法主要分为以下三类：1)基于模型的预测方法；2)数据驱动；3)前两种方法的混合。基于模型的方法构建描述组件退化过程的物理模型。这种方法需要特定的力学知识，因此适用性较低。数据驱动方法从常规收集的监测数据中派生出预测模型。它主要基于统计和机器学习方法，目的是发现系统的行为。因此，这些方法在精确性、复杂性和适用性之间提供了...
【技术保护点】
1.一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法，其特征在于，该方法首先对采集的齿轮振动信号的高维特征进行简化和融合；然后将降维后的融合特征信息用于偏心长短期记忆网络(long short‑term memory with projection and weight partiality，LSTMPP)的多步预测，采用注意力机制方法对融合特征数据进行偏心处理；最后，根据偏心处理结果，放大输入数据和递归数据的权重，对融合特征数据进行自动和不同程度的处理；所述预测方法具体包括以下步骤：S1：隔Δt时间采集时间长度为T的齿轮振动信号，直到齿轮失效，其采样的齿轮振动信号段数为n；S...
【技术特征摘要】
1.一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法，其特征在于，该方法首先对采集的齿轮振动信号的高维特征进行简化和融合；然后将降维后的融合特征信息用于偏心长短期记忆网络(longshort-termmemorywithprojectionandweightpartiality，LSTMPP)的多步预测，采用注意力机制方法对融合特征数据进行偏心处理；最后，根据偏心处理结果，放大输入数据和递归数据的权重，对融合特征数据进行自动和不同程度的处理；所述预测方法具体包括以下步骤：S1：隔Δt时间采集时间长度为T的齿轮振动信号，直到齿轮失效，其采样的齿轮振动信号段数为n；S2：分别计算采集的n段齿轮振动信号降噪之后的21种时频特征，则得到n×21维的特征值矩阵X；S3：选取前面n1个采样点组成的特征值矩阵X1作为训练矩阵；S4：通过ISOMAP算法处理训练矩阵X1和特征值矩阵X，分别选取利用最大特征值计算的结果V1＝(v11,v12,...,v1n1)T和V＝(v1,v2,…,vn)T作为其主要成分；S5：使用最小二乘法使目标函数最小，然后通过公式v’i＝avi+b将向量V里的所有元素与向量V1统一化，其中a、b分别表示向量V里的所有元素向向量V1统一化过程中所使用的函数的斜率与偏置，具体大小通过上述目标函数最小化确定；S6：将向量V1归一化，得到归一化之后的向量W＝(w1,w2,…,wn1)T；S7：重构矩阵：其中p为神经网络输入层单元数；S8：将矩阵U前面p行作为LSTMPP神经网络的输入，最后一行作为LSTMPP神经网络的输出来训练网络；S9：LSTMPP训练好后，将倒数p个输出作为网络输入，得到下一时刻的输出；S10：重复步骤S9一定次数，将这些输出反归一化之后与实际特征值V'＝(v'p+1,v'p+2,…,v'n)T比较，当输出反归一化之后超过设定的阈值时，这时预测的采样点数乘以齿轮振动信号间隔时间与采样时间之和Δt+T即为齿轮的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法，其特征在于，步骤S8中，所述LSTMPP神经网络采用偏心系数法来扩大输入数据和经过映射层运算的回归数据的权重。3.根据权利要求2所述的一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法，其特征在于，所述偏心系数法为：假设t时刻输入数据集xt＝[x1x2…xN]及t-1时刻的递归数据集rt-1＝[r1r2…rm]，结合这两个数据集构成注意力机制的输入，然后计算偏心系数；基于注意力机制的偏心系数的具体计算过程包括以下步骤：1)：通过评分函数计算出输入值与预测值之间的相关性，该函数采用按比例缩放的点积模型；在神经网络训练阶段，设xN+1为预测目标相关查询...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦毅，项盛，金磊，王阳阳，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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