GWO优化CNN-BiLSTM-Attenion的轴承剩余寿命预测方法

来源：振动与冲击杂志2025年第2期北京时间：

作者：李敬一，苏翔susoft@just

单位：江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江212003

摘要：滚动轴承作为机械设备的重要部件，对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前，虽然主流的卷积神经网络可以自动地从轴承的振动信号中提取特征，却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度，对于长时间序列容易丢失重要信息。另外神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题，提出基于灰狼算法（GWO）优化集合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）的轴承剩余使用寿命预测方法。首先，从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集；然后，通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集，作为预测模型的输入；最后，将预测值和真实值的均方误差作为灰狼优化算法的适应度函数，优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数，利用优化后模型进行剩余使用寿命预测。并在公开数据集上进行了验证，结果表明所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合，优化后的预测模型与未进行优化模型相比，平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。<br>

关键词：灰狼优化算法；卷积神经网络；双向长短期记忆网络；自注意力机制；剩余使用寿命预测