RUL prediction for rolling bearings based on Convolutional Autoencoder and status degradation model

自编码 降级(电信) 方位(导航) 计算机科学 可靠性(半导体) 可靠性工程 模式识别(心理学) 数据挖掘 人工智能 深度学习 工程类 量子力学 电信 物理 功率(物理)
作者
Weiyang Xu,Quan Jiang,Yehu Shen,Fengyu Xu,Qixin Zhu
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:130: 109686-109686 被引量:39
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2022.109686
摘要

The remaining useful life (RUL) prediction of rolling bearings plays a key role in improving the safety and reliability assessment for rotating machinery. To accurately describe the degradation degree of bearings and perform RUL prediction, an RUL prediction method of rolling bearing combining Convolutional Autoencoder (CAE) networks and status degradation model is proposed. Firstly, the CAE is used to extract the features from the degraded bearing data; then the status degradation model is built, and the multi-dimensional health status mapping function is used to downscale the extracted features, and the reduced data points are fused with the Euclidean distance to establish the health status index that can characterize the degraded bearing. Finally, the status degradation function in the constructed model and the online update and prediction algorithm are used to adaptively estimate the RUL. The proposed method is validated with PHM datasets for RUL prediction, and its prediction performance is compared with eight prediction methods. The experimental results show that the proposed approach effectively predicts the RUL of rolling bearings and accurately evaluates the degradation degree of the bearing in a future stage.
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