基于DCNN-BiLSTM的滚动轴承性能退化因子构建方法

针对如何从多维度特征中提取滚动轴承性能退化信息，构建性能退化因子的问题，提出一种基于DCNN-BiLSTM的混合输入网络。首先利用连续小波变换和24个典型时域频域特征计算公式分别得到滚动轴承振动的二维图像数据和一维时间数据，之后将两种不同维度的数据分别输入至混合输入网络进行训练，然后输入测试集数据得到滚动轴承的性能退化因子，最后利用单调性、预测性、鲁棒性对得到的性能退化因子进行评估。试验结果证明，混合输入网络结合DCNN和Bi-LSTM的优点，可有效提取滚动轴承性能退化信息，得到的性能退化因子综合效果较好。