劉致遠(yuǎn)，劉淵博，楊 峰，魯凱旋，劉 妤

(重慶理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 重慶 400054)

隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感器、無線通信等技術(shù)的飛速發(fā)展及其在機(jī)械領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，如何在大數(shù)據(jù)背景下實(shí)現(xiàn)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的深入挖掘和利用，以準(zhǔn)確把握機(jī)械裝備/零部件的健康狀況，精準(zhǔn)分析其性能退化趨勢，已經(jīng)成為狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一[1-2]。

國內(nèi)外很多學(xué)者開展了剩余壽命預(yù)測模型的研究，其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)勁的非線性映射能力，能夠較好地解決多參數(shù)擬合問題，成為回歸預(yù)測的常用模型之一[3]。Gebraeel等[4]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于軸承剩余壽命預(yù)測，利用軸承全壽命周期內(nèi)的振動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了一種加權(quán)性能退化系數(shù)的軸承剩余壽命預(yù)測方法。高宏力等[5]以實(shí)驗(yàn)采集的多傳感數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入向量，建立了基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾珠絲杠副壽命預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾珠絲杠副系統(tǒng)的剩余壽命預(yù)測。Tian等[6]建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壽命預(yù)測模型，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行威布爾失效函數(shù)的擬合匹配，并以其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，實(shí)現(xiàn)了對(duì)泵軸承的剩余壽命預(yù)測。Zhang等[7]采用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行了全局優(yōu)化，提高了刀具剩余壽命預(yù)測精度。Wang等[8]結(jié)合時(shí)間序列分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了冷卻風(fēng)機(jī)的剩余壽命預(yù)測，且預(yù)測壽命數(shù)據(jù)與實(shí)際壽命數(shù)據(jù)具有較好的一致性。劉詠鑫等[9]采用混沌序列優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了多參數(shù)關(guān)聯(lián)的預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器剩余壽命的高精度預(yù)測。

接觸疲勞是基礎(chǔ)部件失效的主要原因之一[10]，實(shí)現(xiàn)對(duì)接觸疲勞試樣的精準(zhǔn)狀態(tài)監(jiān)測和準(zhǔn)確壽命預(yù)測具有重要意義。現(xiàn)有文獻(xiàn)報(bào)道中所涉及的串行算法在單機(jī)運(yùn)行環(huán)境下迭代運(yùn)算時(shí)間很長，難以處理和分析海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)。為此，本文結(jié)合自主研發(fā)的滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)裝備的運(yùn)行監(jiān)測數(shù)據(jù)，提出了一種Spark平臺(tái)下基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的接觸疲勞剩余壽命預(yù)測方法，為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)背景下接觸疲勞剩余壽命的準(zhǔn)確預(yù)測奠定基礎(chǔ)。

1 監(jiān)測數(shù)據(jù)處理與剩余壽命計(jì)算

1.1 滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)裝備簡介

針對(duì)現(xiàn)有疲勞試驗(yàn)裝備存在的疲勞失效判定需停機(jī)目測、接觸疲勞數(shù)據(jù)難以精準(zhǔn)獲取、試驗(yàn)勞動(dòng)強(qiáng)度大等問題，項(xiàng)目組自主研發(fā)了新型滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)裝備，如圖1所示。該裝備實(shí)現(xiàn)了對(duì)振動(dòng)、溫度、扭矩和載荷等多種信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

圖1 自主研發(fā)的滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)裝備

1.2 特征選取與數(shù)據(jù)預(yù)處理

不同的特征對(duì)退化的敏感性和相關(guān)性是不同的。準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)接觸疲勞剩余壽命預(yù)測的前提是特征時(shí)序能夠真實(shí)反映試樣的退化過程，因此，需要結(jié)合一些評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)退化特征進(jìn)行選取。綜合考慮相關(guān)性、單調(diào)性和魯棒性3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立如式(1)所示的線性組合方程，通過多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)選取權(quán)值較大的特征作為退化敏感特征。

(1)

式中：W為多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)；Y為備選的特征序列集合；ωi(i=1，2，3)為3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。相關(guān)性、單調(diào)性和魯棒性3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的定義式分別如式(2)(3)(4)。

(2)

(3)

(4)

通過對(duì)退化敏感特征的分析和提取，最終選擇振動(dòng)信號(hào)的有效值、峰峰值、最大值、峭度因子、裕度因子、脈沖因子、偏度7個(gè)時(shí)域指標(biāo)，平均頻率、頻率方差2個(gè)頻域指標(biāo)，以及溫度參數(shù)作為輸入特征變量。此外，考慮到滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)過程中，傳感器采集裝置受外界壞境影響可能導(dǎo)致傳感器采集信號(hào)出現(xiàn)突變的異常值，因此，對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行基于拉依達(dá)法則[11]的異常值判斷及處理，當(dāng)某時(shí)刻采集數(shù)據(jù)被認(rèn)定為異常時(shí)，用前一時(shí)刻值替換。同時(shí)，為了消除不同特征指標(biāo)量綱差異對(duì)數(shù)據(jù)分析效率與精度的影響，采用最大最小歸一化[12]方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

1.3 剩余壽命計(jì)算

滾動(dòng)接觸疲勞試樣退化狀態(tài)的評(píng)估值反映了試樣當(dāng)前的健康狀態(tài)，結(jié)合試驗(yàn)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)可以預(yù)測試樣的剩余壽命。滾動(dòng)接觸疲勞實(shí)驗(yàn)過程中，試樣一般會(huì)經(jīng)歷3個(gè)階段，即正常期0～t1、衰退期t1～t2、快速失效期t2～t3，如圖2所示。

圖2 滾動(dòng)接觸疲勞試樣剩余壽命

正常期內(nèi)，試樣表面無缺陷發(fā)生，排除其他干擾因素，特征信號(hào)持續(xù)平穩(wěn)且沒有明顯變化趨勢，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)試樣的剩余壽命預(yù)測。進(jìn)入衰退期后，記tr為試樣自t1開始計(jì)算的已運(yùn)行時(shí)間，f(tr)為tr時(shí)刻的退化狀態(tài)評(píng)估值，則滾動(dòng)接觸疲勞試樣在tr時(shí)刻的剩余壽命lr定義為[13]：

(5)

式中：退化狀態(tài)評(píng)估值的范圍為(0，1]，其值趨近于0表示試樣完好無損，為1表示試樣已經(jīng)疲勞失效。

2 基于Spark平臺(tái)的滾動(dòng)接觸疲勞剩余壽命預(yù)測模型

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用輸入信號(hào)前向傳播、誤差反饋信號(hào)反向傳播和梯度下降的原理，通過鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則更新權(quán)值，從而達(dá)到減小誤差、獲得理想輸出的目的。

設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為3層結(jié)構(gòu)，即1個(gè)輸入層、1個(gè)隱藏層和1個(gè)輸出層，如圖3所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

記k表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，fk(·)表示第k層神經(jīng)元的激活函數(shù)，W(k)表示第k層與k+1層神經(jīng)元間的權(quán)重矩陣，b(k)表示第k層與k+1層神經(jīng)元的偏置項(xiàng)，z(k)表示第k層神經(jīng)元的狀態(tài)，a(k)表示第k層神經(jīng)元的輸出值。

1) 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前饋計(jì)算，通過逐層的信息傳遞計(jì)算，得到最后輸出hw，b(x)。

z(k)=W(k)·a(k-1)+b(k)

(6)

a(k)=fk(z(k))

(7)

一個(gè)m組訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)集(x(i)，y(i))(1≤i≤m)，整體誤差函數(shù)為：

(8)

式中：第一項(xiàng)為均方差，第二項(xiàng)為L2正則化，其目的是減小權(quán)重的幅度，防止過擬合，提高預(yù)測模型的泛化能力。

為了提高學(xué)習(xí)模型的健壯性和泛化性，防止模型過擬合，本文采用hintion提出的Dropout方法[14]減少神經(jīng)元之間復(fù)雜的共適應(yīng)關(guān)系。

2) 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差反向傳播，采用小批量梯度下降算法，對(duì)于Batch_size為n，按照式(9)(10)對(duì)參數(shù)W和b進(jìn)行多次迭代更新，最后輸出模型參數(shù)。

(9)

(10)

傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)率為固定值，由此可能導(dǎo)致：當(dāng)學(xué)習(xí)率偏大時(shí)，引起學(xué)習(xí)震蕩甚至發(fā)散，從而無法收斂；當(dāng)學(xué)習(xí)率偏小時(shí)，收斂過于緩慢，網(wǎng)絡(luò)擬合效果差，且訓(xùn)練過程中易陷入局部最小值。為此，本文對(duì)周期性學(xué)習(xí)率進(jìn)行優(yōu)化，提出一種指數(shù)衰減周期性學(xué)習(xí)率，定義：

(11)

式中：Icur為當(dāng)前迭代次數(shù)；λ為指數(shù)衰減系數(shù)；I為總迭代次數(shù)；αmin、αmax分別為學(xué)習(xí)速率最小值和最大值；Trange為一個(gè)學(xué)習(xí)周期中迭代次數(shù)；Tcur為繼上次周期后的迭代次數(shù)。

結(jié)合式(11)得到學(xué)習(xí)速率隨迭代次數(shù)的變化曲線如圖4所示。在訓(xùn)練過程中，每一周期結(jié)束后學(xué)習(xí)速率有很大的提升，這有助于退出一個(gè)局部低點(diǎn)并繼續(xù)搜索最佳參數(shù)；在找尋全局最優(yōu)解過程中，學(xué)習(xí)速率將以指數(shù)方式衰減，這有利于網(wǎng)絡(luò)收斂，提高精度。

圖4 學(xué)習(xí)率變化曲線

式(11)中，指數(shù)衰減系數(shù)λ表征每個(gè)周期間學(xué)習(xí)率的差異。由經(jīng)驗(yàn)法則可知[15]，最佳學(xué)習(xí)速率通常低于最大收斂學(xué)習(xí)率的1/2，應(yīng)將基本學(xué)習(xí)率設(shè)置為最大收斂學(xué)習(xí)率的1/3或1/4，為使學(xué)習(xí)率變化在一個(gè)合理的范圍內(nèi)，考慮λ的值為2～4；Tcur表示一個(gè)學(xué)習(xí)周期，為達(dá)到訓(xùn)練結(jié)果精度的峰值，訓(xùn)練結(jié)束時(shí)學(xué)習(xí)速率應(yīng)處于最小值，則模型訓(xùn)練迭代次數(shù)應(yīng)為學(xué)習(xí)周期的整數(shù)倍，即I應(yīng)為Trange的整數(shù)倍；為確定學(xué)習(xí)速率邊界值，當(dāng)建立新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)時(shí)，應(yīng)從訓(xùn)練集分割少量數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行幾個(gè)周期，同時(shí)令學(xué)習(xí)速率在低和高學(xué)習(xí)率值之間線性增加并觀測其變化對(duì)預(yù)測精度的影響，當(dāng)預(yù)測精度開始明顯增加，設(shè)定此時(shí)學(xué)習(xí)速率值為αmin，當(dāng)預(yù)測精度上升開始減慢，即出現(xiàn)波動(dòng)或開始下降，設(shè)定此時(shí)學(xué)習(xí)速率為αmax。

2.2 基于Spark平臺(tái)的模型及算法實(shí)現(xiàn)

Spark是一個(gè)基于內(nèi)存計(jì)算的開源集群計(jì)算框架[16]。相比于Hadoop，Spark可以將計(jì)算過程中的輸出和結(jié)果保存在內(nèi)存中，并聯(lián)執(zhí)行多個(gè)Stage時(shí)，通過內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，從而不再需要讀寫HDFS，運(yùn)行速度可提升100倍。因此，Spark更適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。

針對(duì)滾動(dòng)接觸疲勞試樣剩余壽命預(yù)測，提出的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)流程如圖5所示。首先，對(duì)采集到的樣本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS分布式文件系統(tǒng)中，進(jìn)行預(yù)處理與特征提取并將其封裝在類data[]中。類data[]由向量x與向量y組成，其中x代表模型輸入向量，y代表退化狀態(tài)評(píng)估值。其次，在Spark計(jì)算框架下從整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D隨機(jī)分段抽取10%數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)集D1，在Master節(jié)點(diǎn)設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型初始參數(shù)，并在單機(jī)環(huán)境下作周期性學(xué)習(xí)率參數(shù)設(shè)置測試。最后，經(jīng)測試得到最佳學(xué)習(xí)率設(shè)置參數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，具體如下：① 將整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D分成m組樣本數(shù)據(jù)集分發(fā)至集群中m個(gè)節(jié)點(diǎn)，通過Spark中的算子parallelize()將其轉(zhuǎn)化為RDD集；② 將Master節(jié)點(diǎn)中的全局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型初始參數(shù)廣播至各個(gè)Worker節(jié)點(diǎn)。各Worker節(jié)點(diǎn)接收到Master節(jié)點(diǎn)傳來的權(quán)重參數(shù)后對(duì)各自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行初始化，并行處理數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代運(yùn)算；③ 將計(jì)算結(jié)果返回于return[]集合中，再次RDD轉(zhuǎn)化后，輸出至Master節(jié)點(diǎn)，利用算子map()、reduce()計(jì)算出最終解weights[]集合；④ 利用weights[]集合構(gòu)建滾動(dòng)疲勞接觸試樣剩余壽命預(yù)測模型，使用測試集進(jìn)行測試模型評(píng)估。

圖5 分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)流程框圖

基于Spark的壽命預(yù)測實(shí)現(xiàn)流程如圖6所示。

圖6 基于Spark的滾動(dòng)接觸疲勞壽命預(yù)測算法流程框圖

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

搭建了基于Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，采用Spark并行計(jì)算框架，以Mysql作底層存儲(chǔ)。集群由1個(gè)Master節(jié)點(diǎn)、3個(gè)Worker節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，CPU為Inter Xeon E5-2650 @2.40 GHz，操作系統(tǒng)為Centos 7.4，Hadoop版本為2.7，Spark版本為2.2，JAVA版本為JDK1.8，編譯語言為Scala2.11.7，編譯工具為IntelliJ IDEA 2019.6。

為了驗(yàn)證剩余壽命預(yù)測模型的有效性，開展了滾動(dòng)接觸疲勞實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)用滾子試樣材料為40Cr(采用正火工藝處理)，轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，加載載荷為2 680 N，數(shù)據(jù)采樣頻率為10 kHz，傳感器每隔20 s采集一次數(shù)據(jù)，每次采樣時(shí)長為0.1 s。選用5組滾子進(jìn)行滾動(dòng)接觸疲勞實(shí)驗(yàn)，從5組數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇4組數(shù)據(jù)集構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，剩下1組作為測試數(shù)據(jù)集。

設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10，隱藏神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1，輸出變量為退化狀態(tài)評(píng)估值，隱含層的激活函數(shù)和輸出層傳輸函數(shù)采用sigmoid對(duì)數(shù)函數(shù)，Dropout系數(shù)設(shè)為0.083 3，正則化系數(shù)為0.01，Batch_size為256，迭代次數(shù)為500，期望誤差為0.000 1，指數(shù)衰減系數(shù)為3，周期大小為50，最大學(xué)習(xí)率為0.1，最小學(xué)習(xí)率為0.01。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析

對(duì)測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后得到4 554組有效數(shù)據(jù)。根據(jù)式(5)與模型輸出的退化狀態(tài)評(píng)估值計(jì)算得到壽命預(yù)測值。模型輸入特征變量和預(yù)測結(jié)果如表1所示。

表1 疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果

續(xù)表(表1)

在相當(dāng)實(shí)驗(yàn)條件下，對(duì)比分析了基于不同算法、不同預(yù)測模型、不同計(jì)算平臺(tái)的滾動(dòng)接觸疲勞剩余壽命預(yù)測結(jié)果，所涉及的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括最大最小相對(duì)誤差RE、均方根誤差RMSE、平均絕對(duì)百分比誤差MAPE，各評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算式[17]分別為：

(12)

(13)

(14)

(15)

1) 基于不同學(xué)習(xí)率算法的對(duì)比分析

在同樣的實(shí)驗(yàn)條件下，對(duì)比分析了本文學(xué)習(xí)率算法與常用Adagrad自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法、傳統(tǒng)固定學(xué)習(xí)率算法在運(yùn)算過程中的平均絕對(duì)百分比誤差MAPE收斂走勢，如圖7所示?？梢钥闯觯孩?在經(jīng)歷180次迭代后，本文學(xué)習(xí)率算法的平均絕對(duì)百分比誤差小于其他2種算法，這表明本文算法的收斂精度和全局尋優(yōu)能力高于其他2種算法；② 170次迭代后的精度大于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法200次迭代后的精度，模型具有更快的收斂速度。

圖7 不同算法下的平均絕對(duì)百分比誤差

2) 基于不同預(yù)測模型的對(duì)比分析

在同樣的實(shí)驗(yàn)條件下，對(duì)比分析了基于Spark平臺(tái)的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量回歸機(jī)SVR模型的預(yù)測性能，如圖8所示。

圖8 基于不同模型的剩余壽命預(yù)測

從圖8可以看出：① 雖然在滾子試樣疲勞退化初期，本文基于優(yōu)化BPNN模型的剩余壽命預(yù)測值與實(shí)際值相差較大，但誤差仍小于其他2種模型；② 隨著運(yùn)行時(shí)間的增加，優(yōu)化BPNN模型的剩余壽命預(yù)測值逐漸逼近真實(shí)值，且預(yù)測曲線與其他2種模型的預(yù)測曲線相比更為平滑，誤差變化較小，與真實(shí)剩余壽命曲線更接近。

進(jìn)一步分析3種模型的剩余壽命預(yù)測誤差，如圖9、表2所示?？梢钥闯觯孩?基于優(yōu)化BPNN模型的最大、最小相對(duì)誤差RE分別為7.432%和0.017%，而基于傳統(tǒng)BPNN模型和SVR模型的最大、最小相對(duì)誤差分別為12.198%和0.234%、16.533%和1.144%，表明模型具有更好的泛化性能；② 基于優(yōu)化BPNN模型的均方根誤差為0.624，而基于傳統(tǒng)BPNN模型和SVR模型的均方根誤差分別為0.746和1.332，表明預(yù)測滾動(dòng)接觸疲勞剩余壽命優(yōu)化BPNN模型具有更高的穩(wěn)定性；③ 基于優(yōu)化BPNN模型的平均絕對(duì)百分比誤差為2.685%，而基于傳統(tǒng)BPNN模型和SVR模型的百分比誤差分別為7.357%和11.86%，表明優(yōu)化BPNN模型的預(yù)測精度更高，預(yù)測更加準(zhǔn)確。

圖9 基于不同模型的預(yù)測結(jié)果誤差

表2 基于不同模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比

3) 基于不同計(jì)算平臺(tái)的對(duì)比分析

對(duì)比分析了基于Spark平臺(tái)和Hadoop平臺(tái)預(yù)測剩余壽命時(shí)的并行計(jì)算效率，如圖10所示?？梢钥闯觯孩?當(dāng)處理數(shù)據(jù)量小于1 G時(shí)，2種框架下的計(jì)算效率差別并不大；② 當(dāng)樣本數(shù)據(jù)量超過4 G 時(shí)，Spark平臺(tái)所需要的時(shí)間小于Hadoop平臺(tái)，且這種差距隨著樣本數(shù)據(jù)量的增大而愈加明顯，表明基于內(nèi)存的迭代式計(jì)算Spark平臺(tái)在大數(shù)據(jù)背景下的剩余壽命預(yù)測更具優(yōu)勢。

圖10 基于不同平臺(tái)的計(jì)算效率

4 結(jié)論

結(jié)合自主研發(fā)的滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)裝備的運(yùn)行監(jiān)測數(shù)據(jù)，提出了一種Spark平臺(tái)下基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的剩余壽命預(yù)測方法，實(shí)現(xiàn)了接觸疲勞剩余壽命的準(zhǔn)確預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于指數(shù)衰減周期性學(xué)習(xí)率算法相較原始固定學(xué)習(xí)率算法和Adagrad學(xué)習(xí)率算法具有更好的收斂性能；所建立的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相較傳統(tǒng)BPNN模型和SVR模型具有更高的預(yù)測精度；Spark平臺(tái)相較Hadoop平臺(tái)具有更高的數(shù)據(jù)處理效率，更適用于海量、多維數(shù)據(jù)的計(jì)算。