[00902261]一种基于深度学习的机械设备内部组件寿命预测方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于深度学习的机械设备内部组件寿命预测方法,包括以下步骤：采集数据作为原始数据集,将原始数据集分为训练数据和测试数据；将训练数据和测试数据进行标准化处理；构建CNN-BiLSTM深度神经网络模型,输入训练数据进行训练；将测试数据输入模型中进行退化趋势预测；求出测试轴承整个全寿命周期里的完整退化趋势；计算出测试样本的剩余使用寿命RUL。上述技术方案将CNN卷积神经网络和BiLSTM双向长短期记忆网络有机结合,将数据的特征提取和预测任务集成在一起,提高了整个预测模型的关联性和预测精度,并能够有效且准确的实现机械设备内部组件的剩余使用寿命预测。