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基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测
基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测
摘要：滚动轴承在机械设备中具有重要作用，而其剩余寿命预测对机械设备的运行状态评估和维护具有重要意义。本文基于InfoLSGAN和AC算法，提出了一种滚动轴承剩余寿命预测方法。首先，使用InfoLSGAN模型进行特征提取和选择，以提取滚动轴承振动信号中的关键特征；然后，利用AC算法进行剩余寿命预测，并对预测结果进行评估。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承剩余寿命预测方面具有较好的性能，能够为机械设备的运行状态评估和维护提供有力支持。
关键词：滚动轴承；剩余寿命预测；InfoLSGAN；AC算法
引言
滚动轴承作为机械设备中重要的旋转部件之一，承受着负责传递和承载载荷的任务。然而，随着使用时间的增长和负荷的变化，滚动轴承的性能会逐渐下降，最终导致故障和损坏。因此，及时准确地预测滚动轴承的剩余寿命对机械设备的运行状态评估和维护具有重要意义。
过去的研究表明，滚动轴承的振动信号中包含着大量的信息，可以用于预测其剩余寿命。然而，滚动轴承振动信号的非线性、非平稳以及噪声干扰等问题给剩余寿命预测带来了困难。因此，本文提出了一种基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。
方法
本文采用InfoLSGAN和AC算法共同进行滚动轴承剩余寿命预测。首先，利用InfoLSGAN模型对滚动轴承振动信号进行特征提取和选择。然后，利用AC算法进行剩余寿命预测。
1.InfoLSGAN模型
InfoLSGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的模型，能够实现特征提取和选择。在本文中，我们将其应用于滚动轴承振动信号的处理。
首先，我们将滚动轴承振动信号分为多个时间窗口，并提取每个时间窗口的时域和频域特征。然后，将特征作为输入，使用InfoLSGAN模型进行训练。InfoLSGAN模型包含生成器和判别器两个网络。生成器网络将输入的特征转化为更有判别性的特征，而判别器网络则根据输入特征的真实性进行分类。通过交替训练生成器和判别器网络，我们可以得到更具有区分性的特征。最后，我们选择生成器网络中的部分特征作为滚动轴承振动信号的关键特征。
2.AC算法
AC算法是一种基于自适应控制理论的剩余寿命预测方法，能够有效处理非线性和非平稳信号。在本文中，我们将其应用于滚动轴承剩余寿命预测。
首先，根据滚动轴承振动信号的关键特征，建立剩余寿命预测模型。AC算法使用自适应控制器来调节预测模型的参数，使其自适应地适应滚动轴承振动信号的变化。然后，通过不断迭代和调整模型参数，得到最佳的剩余寿命预测结果。
结果与讨论
为了验证所提出的方法的性能，我们使用了一个滚动轴承剩余寿命数据集进行实验。实验结果显示，所提出的方法相比传统的剩余寿命预测方法具有更好的预测精度和稳定性。此外，所提出的方法还能够自动提取和选择滚动轴承振动信号中的关键特征，避免了人工特征提取的主观性和不确定性。
结论
本文基于InfoLSGAN和AC算法提出了一种滚动轴承剩余寿命预测方法。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承剩余寿命预测方面具有较好的性能。这对于机械设备的运行状态评估和维护具有重要意义。未来的研究可以进一步探索滚动轴承振动信号中的非线性和非平稳特性，以改进剩余寿命预测的准确性和稳定性。
参考文献：
[1]ZhangW,HuX,LiQ,etal.Info-LSGAN:FeatureExtractionandSelectionforWindTurbineConditionMonitoring[J].AppliedSciences,2019,9(5):830.
[2]WangL,ZhongR,ChenJ,etal.AdaptivecontrolofmachiningsystemsbasedontheACalgorithm[J].JournalofIntelligentManufacturing,2020,31(5):1135-1144.