标题：基于双向长短期记忆网络的风电滚动轴承退化趋势预测研究
作者：蒋志强1；张世磊2；章力3，4 邓艾东3，4
作者单位：1 中国华电集团有限公司生产技术部，北京；2 南京南自华盾数字技术有限公司，江苏 南京；3 东南大学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；4 东南大学能源与环境学院，江苏 南京
关键字：滚动轴承；退化预测；双向长短期记忆网络；退化指标
摘要：针对风电滚动轴承退化趋势预测方法中退化特征信息提取不充分、简单模型预测精度低的问题，提出了一种基于双向长短期记忆网络的滚动轴承退化趋势预测方法。首先，对滚动轴承全生命周期数据进行预处理，提取时域和频域特征；然后，设计一种多指标拟合的退化特征筛选机制来筛选特征；接着，采用主成分分析法对筛选特征进行融合，构建性能退化指标；最后，结合双向长短期记忆网络来预测滚动轴承的退化趋势。实验结果表明，该模型能够充分提取滚动轴承的退化特征信息，相较其他模型具有更高的预测精度。