收藏本站
收藏 | 投稿 | 论文排版

基于PSO优化LSTM的滚动轴承剩余寿命预测

李卓漫  王海瑞  
【摘要】:为了提高滚动轴承退化特征关于时间序列的预测精度,使预测模型更加适用于滚动轴承的运行退化数据,采用粒子群算法对长短期记忆网络的参数进行优化,构建PSO-LSTM滚动轴承寿命预测模型,根据模型拟合出轴承的剩余寿命曲线。经过实验发现,PSO-LSTM网络模型可以较好地拟合复杂工况下轴承的寿命退化趋势,且与其他模型相比拟合效果更好,预测结果更为准确。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前15条
1 王典;;基于LSTM参数动态更新的滚动轴承剩余寿命预测[J];机电工程技术;2021年05期
2 段向军;朱方园;刘晓强;;基于PSO的塔式起重机模糊神经网络滑模防摆控制[J];机床与液压;2016年22期
3 申风平;李京京;杨玉龙;廖世龙;;极小化等待时间的热处理批调度模型与PSO解[J];计算机仿真;2020年04期
4 李军鹏;赵韩;陈兴玉;蒋增强;;基于混合PSO的复杂产品功能模块划分方法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2011年10期
5 曹蕾蕾;裴建中;张涛;刘琼;;基于PSO和模糊理论的蜗杆传动多目标优化设计方法[J];长安大学学报(自然科学版);2013年03期
6 赵卫伟;潘宏侠;;基于PSO参数优化的支持向量机齿轮箱故障诊断研究[J];机床与液压;2014年07期
7 巴图;周燕飞;向伦凯;;基于PSO的摆线液压马达摆线轮的优化修形[J];机械设计与制造工程;2016年03期
8 辛悦;顾德;;离散改进PSO求解模糊柔性作业车间多目标调度[J];自动化仪表;2020年10期
9 王长建;王鹏;;基于改进的PSO在并联机构神经网络控制系统中的应用(英文)[J];机床与液压;2015年12期
10 王连宝;胡小秋;芮红锋;;基于PSO算法角接触球轴承动态接触角的求解[J];轴承;2013年11期
11 高宏玉;王典;张守京;;基于CEEMD-SE和LSTM的滚动轴承剩余寿命预测[J];轻工机械;2021年03期
12 曹运龙;郭文兵;杨伟强;;基于GA_PSO的系统预防性维修策略优化模型[J];科学技术创新;2020年33期
13 王玉静;李少鹏;康守强;谢金宝;MIKULOVICH V I;;结合CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法[J];振动.测试与诊断;2021年03期
14 徐先峰;赵龙龙;夏振;;基于CNN- LSTM的轴承故障智能诊断方法研究[J];自动化仪表;2020年12期
15 李益兵;王磊;江丽;;基于PSO改进深度置信网络的滚动轴承故障诊断[J];振动与冲击;2020年05期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘晓飞;基于LSTM网络的滚动轴承可靠性评估及寿命预测[D];大连理工大学;2019年
2 李少鹏;结合CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法研究[D];哈尔滨理工大学;2019年
3 李晨;基于LSTM的机械设备状态趋势预测方法研究[D];中国石油大学(北京);2019年
4 韩小婷;深度学习LSTM方法及其在旋转机械振动预测中的应用[D];华北电力大学(北京);2020年
5 吴涛;基于PSO优化VMD和深度信念网络的滚动轴承故障诊断研究[D];上海第二工业大学;2021年
6 郭磊;基于SDAE和LSTM融合的滚动轴承故障诊断研究[D];沈阳建筑大学;2020年
7 黄文静;基于多特征量提取和PSO优化神经网络的轴承故障诊断[D];燕山大学;2016年
8 涂文涛;基于约减SOM和LSTM的滚动轴承性能评估与寿命预测[D];昆明理工大学;2020年
9 陈文立;基于改进PSO优化神经网络的水泵全特性预测研究[D];长安大学;2014年
10 孟艳;协同进化PSO算法优化RBF网络在齿轮箱故障诊断中的应用[D];中北大学;2011年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978