I datadrivna metoder för prognostik förutsägs den återstående användbara livslängden (RUL) baserat på hälsoindikatorn (HI). HI upptäcker utrustningens eller komponenternas tillstånd genom att övervaka sensordata såsom vibrationssignaler. För att konstruera HI extraheras flera funktioner från signaler som använder tidsdomän, frekvensdomän och tidfrekvensdomänanalyser och som sedan smälts samman. Processen att välja ut och samla funktioner för HI är dock mycket komplex och arbetsintensiv. Vi föreslår en ny tid-frekvens-bildfunktion för att konstruera HI och förutsäga RUL. För att omvandla endimensionella vibrationssignaler till en tvådimensionell (2-D) bild, den kontinuerliga våget transform (CWT) extraherar tid-frekvensen bildfunktioner, dvs våget effektspektrum. Därefter matas de erhållna bildfunktionerna in i ett 2-D-konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att konstruera HI. Den uppskattade HI från den föreslagna modellen används för RUL-prognosen. Exaktheten i RUL förutsägelsen förbättras genom att använda bildfunktionerna. Den föreslagna metoden komprimerar den komplexa processen inklusive funktionsextraktion, urval och fusion till en enda algoritm genom att använda en djupinlärningsmetod. Den föreslagna metoden valideras med hjälp av en lagerdatauppsättning som tillhandahålls av PRONOSTIA. Resultaten visar att den föreslagna metoden är överlägsen relaterade studier med samma datauppsättning.
Yoo och al. REF föreslog en djupinlärningsmetod med hjälp av den kontinuerliga våget transform och konvolutional neurala nätverk-baserad hälsoindikator (CWTCNN-HI) för att förutsäga lager RUL.
A Novel Image Feature for the Remaining Useful Lifetime Prediction of Bearings Based on Continuous Wavelet Transform and Convolutional Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}