基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法

韩允童; 王靖岳; 侯兴达; 丁建明

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.005

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基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法

·振动·噪声·监测·诊断· | 更新时间：2026-02-12

- 基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法
- SERVICE LIFE PREDICTION METHOD FOR IN-SERVICE BEARINGS BASED ON THE IMPROVED CNN-LSTM MODEL
- 机械强度 2026年48卷第2期页码：40-46
- 作者机构：
  
  1.沈阳理工大学汽车与交通学院，沈阳 110159
  2.西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室，成都 610031
- 作者简介：
  
  韩允童，男，1998年生，山东菏泽人，硕士研究生；主要研究方向为车辆系统动力学与控制；E-mail：980087657@qq.com。
- 基金信息：
  
  轨道交通运载系统全国重点实验室开放基金项目(TPL2310);辽宁省“百千万人才工程”经费项目(2020921031)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.005
  中图分类号： TH133.33;TP206+.3
- 收稿：2024-03-12，
  
  修回：2024-04-16，
  
  纸质出版：2026-02-15
- 稿件说明：
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韩允童，王靖岳，侯兴达，等. 基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法［J］. 机械强度，2026，48（2）：40-46.

HAN Yuntong，WANG Jingyue，HOU Xingda，et al. Service life prediction method for in-service bearings based on the improved CNN-LSTM model［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：40-46.
韩允童，王靖岳，侯兴达，等. 基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法［J］. 机械强度，2026，48（2）：40-46. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.005.

HAN Yuntong，WANG Jingyue，HOU Xingda，et al. Service life prediction method for in-service bearings based on the improved CNN-LSTM model［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：40-46. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.005.

摘要

目的

针对传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network

CNN）-长短期记忆（Long Short-Term Memory

LSTM）网络模型参数调整复杂、预测精度受限的问题，提出一种改进的剩余寿命预测方法，旨在提升在役滚动轴承寿命预测的准确性与稳定性。

方法

首先，融合黄金正弦策略来改进麻雀搜索算法（Golden Sparrow Search Algorithm

GSSA），以增强其全局与局部搜索能力，实现对CNN-LSTM关键参数的自适应优化；其次，构建基于相关性、单调性和鲁棒性的特征筛选体系，筛选出高敏感性退化特征；最后，利用PHM2012轴承数据集，建立GSSA-CNN-LSTM预测模型，通过对比反向传播（Back Propagation

BP）神经网络与CNN-LSTM模型验证其有效性。

结果

结果表明，所提GSSA-CNN-LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差与均方误差上，较BP神经网络与CNN-LSTM模型分别降低了67.61%、83.71%、80.89%与61.18%、78.78%、51.02%，确定系数更接近1，显著提升了预测精度与鲁棒性。

Abstract

Objective

Aiming at the problems of complex parameter adjustment and limited prediction accuracy in traditional convolutional neural network-long short-term memory (CNN-LSTM) models

an improved remaining useful life prediction method was proposed to enhance the accuracy and stability of life prediction for in-service rolling bearings.

Methods

Firstly

the golden sine strategy was integrated into the golden sparrow search algorithm (GSSA) to improve its global and local search capabilities

enabling adaptive optimization of key parameters in the CNN-LSTM model. Secondly

a feature screening system based on correlation

monotonicity

and robustness was constructed to select highly sensitive degradation features. Finally

using the PHM2012 bearing dataset

a GSSA-CNN-LSTM prediction model was established

and its effectiveness was validated through comparisons with back propagation (BP) neural network and CNN-LSTM model.

Results

The results showed that the proposed GSSA-CNN-LSTM model reduced the root mean square error

mean absolute error

and mean square error by 67.61%

83.71%

80.89% and 61.18%

78.78%

51.02%

respectively

compared with the BP neural network and CNN-LSTM models

while the determination coefficient was closer to 1

demonstrating significant improvements in prediction accuracy and robustness.

关键词

Keywords

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