一种基于特定频段信息熵和RBM的健康因子构建方法

摘要

cqvip:针对传统物理健康因子存在单调性差、对早期故障不敏感等问题,提出一种基于特定频段信息熵和受限玻尔兹曼机(SEI-RBM)的虚拟健康因子构建模型。该模型由物理健康因子构建层和特征融合层两部分组成:在物理健康因子构建层中,提出一种基于特定频段信息熵的物理健康因子构建方法;特征融合层中,利用单调性准则选取部分物理健康因子组成特征集,利用受限玻尔兹曼机(RBM)对健康因子特征集进行融合,得到虚拟健康因子。实验结果表明:利用该模型构建的虚拟健康因子能够有效提高滚动轴承性能退化曲线的单调性,有助于提高剩余寿命预测的精确度。