基于多任务门控网络的滚动轴承寿命预测方法

A rolling bearing life prediction method based on multi-task gated network

摘要: 摘要：【目的】为了实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测，提出基于双向门控循环单元(BiGRU)、变分自编码器(VAE)和多门控专家混合层(MMoE)的多任务深度学习网络。【方法】首先，计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势；然后，建立轴承健康状态（HS）评估和剩余使用寿命（RUL）预测子任务构成多任务学习模型，子任务中使用BiGRU和VAE提取时域特征趋势信号中的退化信息，再利用MMoE自适应分离子任务的差异特征。【结果】在XJTU-SY轴承数据集上进行有效性验证，实验结果表明，与GRU、LSTM等经典时序数据预测模型相比，多任务深度学习预测模型预测精度更高。【结论】本文所提方法可以实现轴承剩余寿命的预测，对船舶机械设备健康管理与智能运维具有一定的参考价值。