（一）多域特征提取构建特征数据集
- 多域特征提取的必要性
滚动轴承作为机械设备的关键组成部分，其性能直接影响着机械设备的安全性和可靠性。振动信号分析是进行滚动轴承可靠性评估和剩余使用寿命预测的有效方法之一。然而，单域特征往往难以全面表征滚动轴承的性能退化情况。因此，需要提取多域特征来构建更丰富、更准确的特征数据集。 - 时域、频域和时频域特征提取
具体地，分别从时域、频域和时频域三个方面提取振动信号特征。时域特征可以反映信号的基本统计特性，如均值、方差、峰值等；频域特征可以揭示信号的频率成分，如频谱峰值、频率重心等；时频域特征则能够同时体现信号在时间和频率上的变化情况，如短时傅里叶变换、小波变换等。通过综合提取这些多域特征，可以更全面地了解滚动轴承的运行状态和性能退化趋势。 - 特征筛选与数据集建立
提取多域特征后，需要进一步筛选出反映有效退化趋势的特征参数，以建立高质量的特征数据集。可以采用一些特征选择方法，如相关性分析、主成分分析等，去除冗余和无关的特征，保留对滚动轴承性能退化具有重要指示作用的特征。这样建立的特征数据集将为后续的可靠性评估和剩余使用寿命预测提供更可靠的基础。
（二）可靠性评估与长短期记忆神经网络验证
- 核主成分分析降维
针对多域特征数据繁多的问题，采用核主成分分析方法对特征进行降维。核主成分分析是一种非线性降维方法，能够有效地提取数据的主要特征，同时保留数据的非线性结构。通过降维，可以减少数据的维度，降低计算复杂度，为可靠性评估提供更简洁、更有效的协变量。 - Weibull 分布比例风险模型与参数优化
引入 Weibull 分布比例风险模型进行轴承可靠性评估。Weibull 分布是一种常用的寿命分布模型，能够较好地描述滚动轴承的寿命特征。利用白鲸优化算法优化极大似然估计方法，提高该模型的参数估计精度。白鲸优化算法是一种新型的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等优点。通过优化参数，可以使 Weibull 分布比例风险模型更准确地描述轴承的可靠性，为轴承可靠性评估提供更优的模型基础。 - 长短期记忆神经网络对时间序列预测的验证
利用可靠性数据验证长短期记忆神经网络对时间序列预测的有效性及准确性。长短期记忆神经网络是一种专门用于处理时间序列数据的神经网络，具有记忆能力强、能够捕捉长期依赖关系等优点。通过将可靠性数据输入长短期记忆神经网络进行训练和预测，可以验证该网络在时间序列预测方面的性能，为后续的剩余使用寿命预测提供参考。
（三）改进鲸鱼优化算法优化长短期记忆神经网络及寿命预测
- 特征评价指标构建与数据集筛选
为减少特征数据集中的冗余信息，采用鲁棒性、单调性和相关性构建特征评价指标，对特征数据集进行筛选。鲁棒性指标可以衡量特征对噪声和异常值的抵抗能力；单调性指标可以反映特征随时间的变化趋势是否单调；相关性指标可以评估特征与轴承性能退化的相关性。通过综合考虑这些指标，可以筛选出更具代表性和可靠性的特征，提高后续预测的准确性。 - 改进鲸鱼优化算法
针对轴承寿命数据训练过程中可能出现的梯度爆炸、网络关键参数选择困难等问题，提出一种改进的鲸鱼优化算法。改进的鲸鱼优化算法在传统鲸鱼优化算法的基础上，引入了一些新的策略和机制，如自适应参数调整、精英保留策略等，以提高算法的收敛速度和寻优能力。通过该算法优化长短期记忆神经网络的关键超参数，如学习率、隐藏层神经元数量等，可以提高网络的性能和预测精度。 - 剩余使用寿命预测与方法有效性验证
利用优化后的长短期记忆神经网络预测轴承的剩余使用寿命，以得到更精确的预测结果。通过将实际的轴承寿命数据与预测结果进行对比，可以评估所提出方法的有效性。可以采用一些评价指标，如均方根误差、平均绝对误差等，来衡量预测结果的准确性。此外，还可以进行对比实验，将所提出的方法与其他传统方法进行比较，进一步验证其优越性。
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% 加载轴承振动数据 data = load('bearing_data.mat'); % 提取特征 time_domain_features = extract_time_domain_features(data.vibration); frequency_domain_features = extract_frequency_domain_features(data.vibration); time_frequency_domain_features = extract_time_frequency_domain_features(data.vibration); % 合并特征 features = [time_domain_features, frequency_domain_features, time_frequency_domain_features]; % 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.7; train_size = floor(train_ratio * size(features, 1)); train_features = features(1:train_size, :); test_features = features(train_size + 1:end, :); train_labels = data.labels(1:train_size); test_labels = data.labels(train_size + 1:end); % 构建长短期记忆神经网络 num_features = size(train_features, 2); num_classes = 1; layers = [ sequenceInputLayer(num_features) lstmLayer(100) fullyConnectedLayer(num_classes) regressionLayer ]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs', 100,... 'ValidationData', {test_features, test_labels},... 'Plots', 'training-progress'); % 训练网络 net = trainNetwork(train_features, train_labels, layers, options); % 预测测试集 predictions = predict(net, test_features); % 评估预测结果 mse = mean((predictions - test_labels).^2); mae = mean(abs(predictions - test_labels)); disp(['均方根误差：', num2str(mse)]); disp(['平均绝对误差：', num2str(mae)]);
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