滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来...滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。展开更多
火电厂在稳定运行的同时,不可避免地会排放大量污染气体,尤其是NOx。针对传统测量方法的不足,该文提出一种基于灰狼优化反向传播神经网络(grey wolf optimized-back propagation,GWO-BP)的NOx排放量软测量模型。首先使用典型相关性分析(...火电厂在稳定运行的同时,不可避免地会排放大量污染气体,尤其是NOx。针对传统测量方法的不足,该文提出一种基于灰狼优化反向传播神经网络(grey wolf optimized-back propagation,GWO-BP)的NOx排放量软测量模型。首先使用典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)将任意两个相关度较高的变量归为一组,并去掉其中一个,从而选择了对NOx排放量影响最大的4个变量作为软测量模型的输入;然后,建立了反向传播(back propagation,BP)神经网络模型以对输入变量和NOx排放量做映射;最后,采用灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法优化了所提软测量模型的权重和偏置值,提升了模型的精度。实验结果表明,所提软测量模型可以准确测量NOx的排放量,在传感器故障或伴有噪声的时候很好地替代了传感器的角色,为优化算法及深度学习方法在工业现场的应用提供了参考。展开更多
文摘滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。
文摘火电厂在稳定运行的同时,不可避免地会排放大量污染气体,尤其是NOx。针对传统测量方法的不足,该文提出一种基于灰狼优化反向传播神经网络(grey wolf optimized-back propagation,GWO-BP)的NOx排放量软测量模型。首先使用典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)将任意两个相关度较高的变量归为一组,并去掉其中一个,从而选择了对NOx排放量影响最大的4个变量作为软测量模型的输入;然后,建立了反向传播(back propagation,BP)神经网络模型以对输入变量和NOx排放量做映射;最后,采用灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法优化了所提软测量模型的权重和偏置值,提升了模型的精度。实验结果表明,所提软测量模型可以准确测量NOx的排放量,在传感器故障或伴有噪声的时候很好地替代了传感器的角色,为优化算法及深度学习方法在工业现场的应用提供了参考。
