基于DRSN-ADA的滚动轴承寿命预测方法

王恒迪; 陈鹏; 王豪馗; 吴升德; 马盈丰

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2026.01.022

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基于DRSN-ADA的滚动轴承寿命预测方法

开发应用 | 更新时间：2026-01-23

- 基于DRSN-ADA的滚动轴承寿命预测方法
- Life prediction method of rolling bearings based on DRSN-ADA
- 机械传动 2026年50卷第1期页码：184-191
- 作者机构：
  
  1.河南科技大学机电工程学院，洛阳 471003
  2.盐城市质量技术监督综合检验检测中心，盐城 224000
  3.宁波中亿智能股份有限公司，宁波 315701
- 作者简介：
  
  王恒迪，男，1974年生，河南洛阳人，博士，副教授，硕士研究生导师；主要研究方向为滚动轴承故障诊断与智能系统；hnlywhd@163.com。
- 基金信息：
  
  市场监督管理总局科技计划项目(2023MK039);宁波市揭榜挂帅项目(2023T016)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2026.01.022
  中图分类号： TH133.3;TP183
- 收稿：2024-09-22，
  
  修回：2024-12-01，
  
  纸质出版：2026-01-15
- 稿件说明：
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王恒迪，陈鹏，王豪馗，等. 基于DRSN-ADA的滚动轴承寿命预测方法［J］. 机械传动，2026，50（1）：184-191.

WANG Hengdi，CHEN Peng，WANG Haokui，et al. Life prediction method of rolling bearings based on DRSN-ADA［J］. Journal of Mechanical Transmission，2026，50（1）：184-191.
王恒迪，陈鹏，王豪馗，等. 基于DRSN-ADA的滚动轴承寿命预测方法［J］. 机械传动，2026，50（1）：184-191. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2026.01.022.

WANG Hengdi，CHEN Peng，WANG Haokui，et al. Life prediction method of rolling bearings based on DRSN-ADA［J］. Journal of Mechanical Transmission，2026，50（1）：184-191. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2026.01.022.

摘要

目的

针对滚动轴承剩余寿命预测中存在的振动信号噪声干扰及不同工况下数据分布偏移问题，提出一种结合深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network

DRSN）与对抗式领域自适应（Adversarial Domain Adaptation

ADA）的健康状态评估方法，以提高寿命预测的精度与泛化能力。

方法

首先，构建了深度残差收缩网络和对抗式领域自适应健康状态评估模型，并利用DRSN可以规避振动信号中的噪声并自适应提取轴承退化特征的性能，构建了健康指标曲线；其次，利用ADA使测试集健康指标和训练集健康指标分布对齐；最后，将DRSN-ADA模型输出的健康指标输入到卷积长短时记忆（Convolutional Long Short-Term Memory

ConvLSTM）网络模型中，实现了剩余寿命预测。

结果

结果表明，在XJTU-SY数据集及工程试验中，DRSN-ADA所构建的健康指标在单调性、鲁棒性和关联性上均优于对比方法，其均值分别达0.61、0.97与0.98；寿命预测结果的均方误差与平均绝对误差均值分别为2.52%与2.19%，平均得分为0.86，显著优于ResNet、主成分分析及均方根方法，验证了该方法在噪声抑制与跨工况预测方面的有效性。

Abstract

Objective

A health state assessment method combining deep residual shrinkage network (DRSN) and adversarial domain adaptation (ADA) was proposed to address the problems of vibration signal noise interference and inconsistent data distribution under different working conditions in the remaining useful life (RUL) prediction of rolling bearings

so as to improve the accuracy and generalization ability of RUL prediction.

Methods

Firstly

a health state assessment model combining deep residual shrinkage network and adversarial domain adaptation was constructed. The performance of DRSN in avoiding noise in vibration signals and adaptively extracting bearing degradation features was utilized to build the health indicator curve. Then

ADA was used to align the distribution of health indicators between the test set and the training set

so as to eliminate the difference in data distribution under different working conditions. Finally

the health indicators output by the DRSN-ADA model were input into the convolutional long short-term memory (ConvLSTM) network model

and the accurate RUL prediction of rolling bearings was realized.

Results

In the XJTU-SY dataset and engineering tests

the health indicators constructed by DRSN-ADA are superior to the comparison methods in monotonicity

robustness and correlation

with their mean values reaching 0.61

0.97 and 0.98 respectively. The mean values of mean squared error (MSE) and mean absolute error (MAE) of the RUL prediction results are 2.52% and 2.19% respectively

and the average score is 0.86

which is significantly better than the DRN

principal component analysis and root mean square (RMS) methods. These results verify the effectiveness of the proposed method in noise suppression and cross-working condition prediction.

关键词

Keywords

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