基于健康状态划分和梯度提升决策树的滚动轴承剩余寿命预测

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对滚动轴承进行剩余寿命预测研究是避免设备故障发生、实现预防性维修的重要手段之一。传统基于机器学习的剩余寿命预测方法具有强大的数据处理能力及逻辑推理能力,能够获取较为精准的预测结果。然而,在实际工程应用中仍具有一定局限性:1)传统的特征提取方法所提取的多维特征集存在噪音和冗余特征,会直接影响模型的预测结果;2)传统轴承健康状态的划分方式通常忽略时间尺度带来的影响,难以精确表征轴承的退化程度;3)预测模型的超参数依靠经验选择,不恰当的超参数会降低模型的预测性能。针对上述问题,本文以滚动轴承为研究对象,结合特征工程、时间序列划分和机器学习等方法,开展基于机器学习的滚动轴承剩余寿命预测研究。本文的主要工作如下:针对多维特征集中存在噪音和冗余特征干扰的问题,使用相关评价准则筛选噪音特征,并通过均匀流形逼近和投影(UMAP)技术融合冗余特征,建立基于评价准则和UMAP的特征降维方法,为后续的轴承剩余寿命预测研究提供数据支撑。针对传统轴承健康状态的划分方式忽略时间尺度的问题,通过基于Toeplitz逆协方差的多元时间序列聚类(TICC)模型划分轴承健康状态,并结合贝叶斯信息准则(BIC),建立基于贝叶斯优化的TICC健康状态划分模型,精准表征了轴承的退化程度。针对预测模型的超参数难以选取的问题,在使用轻量级梯度提升机器算法(Light GBM)作为剩余寿命预测模型的基础上,结合遗传算法(GA)自动搜索和确定Light GBM超参数,提出基于遗传算法改进的Light GBM剩余寿命预测方法,有效地提升了Light GBM模型对滚动轴承的剩余寿命预测性能。基于PRONOSTIA平台数据,针对滚动轴承剩余寿命进行预测实验,其结果表明所提方法能够对剩余寿命进行精确预测,具备较好工程应用前景。
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