变分资格迹元强化循环网络用于空间滚动轴承剩余寿命预测

来源：计算机集成制造系统杂志2024年第6期北京时间：

作者：姜沛轩, 李锋, 汤宝平, 汪永超

单位：1.四川大学机械工程学院2.重庆大学机械传动国家重点实验室

摘要：针对经典时间循环神经网络（SRNNs）在预测时间序列中存在长时依赖的缺陷,同时由于遍历整个训练数据集进行现有监督式学习增加了时间复杂度,造成SRNNs在预测空间滚动轴承剩余寿命中存在预测精度和计算效率较低的问题,提出一种变分资格迹元强化循环网络（VETMRRN）。在VETMRRN中,构建新型时间循环网络结构以增大历史信息记忆量,并设计基于神谕门机制的元学习超参数自初始化网络来加速搜索VETMRRN的最优回顾序列长度;设计含有资格迹算子的变分自编码元策略梯度学习算法,以提高对VETMRRN参数的训练速度和全局优化效果。在此基础上提出基于VETMRRN的空间滚动轴承剩余寿命预测方法。首先采用Shapely值特征融合提取空间滚动轴承的性能退化特征;然后将性能退化特征输入VETMRRN中预测性能退化特征趋势;最后建立威布尔分布可靠度模型来预测空间滚动轴承的剩余寿命。该方法具有较高的预测精度、较好的泛化性能和较高的计算效率。最后通过空间滚动轴承剩余寿命预测实例证明了该方法的有效性。

关键词：元学习时间循环网络,神谕门机制,元策略梯度,空间滚动轴承,剩余寿命预测

基金资助：中国博士后科学基金面上资助项目(2016M602685);四川省中国制造2025四川行动资金项目计划(智能制造新模式应用)资助项目(2019CDZG-22);机械传动国家重点实验室开放基金资助项目(SKLMT-KFKT-201718)。