基于CNN-LSTM的轴承剩余使用寿命预测

简介

针对轴承到达服役时间而依然满足使用条件造成的资源浪费问题,提出了一种基于CNN-LSTM的轴承剩余使用寿命预测方法。选取已完成服役工作仍健康的高铁牵引电机轴承为研究对象,搭建高铁牵引电机轴承试验平台并采集其振动信号;建立CNN-LSTM的网络模型,将采集到的振动信号经过傅里叶变换后输入到网络模型中,对其深层特征进行挖掘;最后,通过预测模块实现了对剩余使用寿命的预测。结果显示,所提方法得到的预测值较接近真实值,能够很好地反映出轴承运行中的性能退化趋势。