剩余使用壽命的預(yù)測是設(shè)備預(yù)測與健康管理（PHM）的一個重要前提,由于設(shè)備工況以及自身固有狀態(tài)的差異,剩余使用壽命的精確預(yù)測是非常困難的。本文提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)用于剩余壽命預(yù)測,通過深度連接層將不同尺度卷積連接起來作為一個卷積層,利用多個組合的卷積層構(gòu)建成多層卷積網(wǎng)絡(luò),最后加入全連接層和回歸層搭建成剩余使用壽命預(yù)測深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。C-MAPSS數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,本文提出的深度多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)相比流行其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有更好表現(xiàn),預(yù)測精度更高,為剩余使用壽命預(yù)測提供了一種效果更好的方法。 

【文章來源】：科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2020,17(15)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

本文提出的RUL預(yù)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

全連接層的每一個結(jié)點(diǎn)都與上一層的所有結(jié)點(diǎn)相連,用來把上一層提取到的特征綜合起來。在最后一個特征映射上使用丟棄層來消除過擬合。最后,在所提出的網(wǎng)絡(luò)的末尾加入一個回歸層用來計算回歸問題的均方誤差損失。還采用了Adam優(yōu)化算法來加速學(xué)習(xí)速度和效果,網(wǎng)絡(luò)層級架構(gòu)如圖2所示。3 結(jié)語


本文編號：3600445