标题：基于特征融合与TCNDC的滚动轴承退化趋势预测
作者：袁电洪；张顺 刘洋 徐硕 邓艾东
作者单位：国家能源集团宿迁发电有限公司，江苏 宿迁 223803；东南大学能源与环境学院，大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心，江苏 南京 210096
关键字：滚动轴承；退化趋势预测；时间卷积网络；动态卷积
摘要：针对滚动轴承退化趋势指标对退化状态变化不敏感及退化趋势预测精度差的问题，提出了一种基于特征融合和TCNDC的退化趋势预测方法：首先以主成分分析融合振动信号多维特征后的向量作为退化趋势指标（Degradation Trend Index，DTI），有效表征滚动轴承退化状态；然后，以一段时间的DTI作为输入数据，通过时间卷积网络提取时序数据的多维特征，通过动态卷积实现特征权重分配，使模型的表达能力大大增强，输出未来一段时间的DTI，实现滚动轴承退化趋势预测。实验证明，动态卷积提升了退化趋势预测模型特征提取能力，且模型准确率高、鲁棒性好。