10.19818/j.cnki.1671-1637.2021.06.021
LSTM Encoder-Decoder方法预测设备剩余使用寿命
应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了 LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上的剩余使用寿命预测试验,与LSTM、D-LSTM等方法进行了对比试验;研究了不同滑动窗口大小对于剩余寿命预测结果的影响.研究结果表明:LSTM Encoder-Decoder方法的剩余使用寿命预测结果的评分函数值和均方根误差均优于LSTM、D-LSTM方法;在FD001子集上,LSTM Encoder-Decoder方法、LSTM方法和D-LSTM方法对应的均方根误差分别为11、12、16;当滑动窗口大小为30时,LSTM Encoder-Decoder方法在FD001～FD004子集对应的评分函数值分别为164、3 012、372、4 800,对应的均方根误差分别为11、20、14、22;当滑动窗口大小为40时,LSTM Encoder-Decoder方法在FD001～FD004子集对应的评分函数值分别为305、1 220、408、4 828,对应的均方根误差分别为14、16、15、19.可见,提出的LSTM Encoder-Decoder方法是一种有效的预测机械设备剩余使用寿命方法,并且滑动窗口大小对于剩余使用寿命预测结果存在一定的影响.
剩余使用寿命预测、编码器-解码器、LSTM、深度学习、特征提取
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U270(车辆工程)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;石家庄铁道大学研究生创新资助项目
2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
269-277
