基于TCN-SA和Bi-GRU的轴承剩余寿命预测

来源：计算机集成制造系统杂志2026年第4期北京时间：

作者：刘业峰, 王帅, 刘晶晶, 马祎航

单位：1.临沂大学自动化与电气工程学院2.沈阳理工大学自动化与电气工程学院3.沈阳工学院辽宁省信息物理融合与数控机床智能制造重点实验室4.沈阳工学院基础课部5.沈阳工学院机械工程与自动化学院

摘要：滚动轴承普遍应用于旋转机械中,其剩余使用寿命(RUL)预测对保障系统安全运行具有重要作用。由于轴承退化过程的物理复杂性,参考物理模型对其精确建模非常困难,基于数据驱动方法成为有效替代方案。因此,提出具有自注意力(SA)的时间卷积网络(TCN)和双向门控循环单元(Bi-GRU)的预测模型实现轴承的RUL预测。在TCN中嵌入SA进行特征提取,以突出关键特征对寿命预测的影响;引入Bi-GRU实现轴承最终RUL预测,以弥补TCN不能捕捉双向时间序列信息的缺陷。基于PHM 2012数据集进行测试,实验结果显示提出的方法在MAE、RMSE及Score上的值至少有10个都优于CNN、RNN、TCN、CNN-Bi-GRU、TCN-Bi-GRU和CNN-SABG,表明提出的方法提高了预测精度,具有较好的鲁棒性,适合于滚动轴承的RUL预测。

关键词：时间卷积网络,自注意力,双向门控循环单元,剩余寿命

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62073226);辽宁省自然科学基金重点领域联合开放基金资助项目(2022-KF-11-1);辽宁省科技计划联合计划资助项目(2023JH2/101700066);流程工业综合自动化全国重点实验室开放课题(2023-kfkt-03);山东省自然科学基金创新发展联合基金资助项目(ZR2025LH10);临沂大学高层次人才科研启动基金资助项目(Z6125020)。