基于长短期记忆网络的齿轮剩余寿命预测研究

设备运行数据蕴含了大量的状态退化信息,利用状态退化信息对设备进行剩余寿命预测,可以为预测性维修提供重要的依据。针对监测过程中接收到表征设备退化的大量数据,提出一种改进的基于记忆机理循环神经网络实时剩余寿命预测模型。该模型利用随机搜索选择模型超参数,采用加入动量考虑的随机梯度下降算法优化模型参数,防止陷入局部最优,从而提高剩余寿命预测模型的预测精度。通过齿轮弯曲疲劳试验,验证了该模型剩余寿命预测的准确性。