Residual useful life prediction of rolling bearings based on improved Informer modeling

科学家实现基于改进Informer模型的滚动轴承剩余使用寿命预测

沈阳建筑大学Xiaochen Zhang团队实现基于改进Informer模型的滚动轴承剩余使用寿命预测。相关论文于2026年4月发表在国际学术期刊《机械工程进展》上。

研究人员表示，准确预测滚动轴承的剩余使用寿命（RUL）对于确保机械设备的可靠性与安全性至关重要。尽管深度学习展现出巨大潜力，但当前主流的预测模型面临着显著挑战：它们往往忽视了关键的传感器间相关性，在长期预测中表现出不稳定性，并且需要大量的训练数据。这些局限性严重制约了其在数据稀缺或信息冗余场景下的有效性。

为克服上述问题，研究人员提出一种将卷积神经网络（CNN）与Informer模型协同融合的新型混合架构。该框架旨在从多传感器数据流中自动提取并融合显著的非线性时空特征。首先通过滑动窗口方法对原始传感器信号进行分段，以保留退化特性。随后，堆叠的卷积层分层学习高级表征，有效捕获传感器内部和传感器之间的依赖关系。这些增强后的特征随后由Informer模块进行处理，以实现高效的时间序列编码和长期依赖建模，最终通过全连接层输出精确的RUL估计值。

在滚动体轴承数据集上的大量实验结果表明，该方法具有优越性。即使训练数据集规模显著减小，该方法仍能实现最先进的预测精度和随时间推移显著更优的稳定性，证实了其鲁棒性与实用价值。

Advances in Mechanical Engineering

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