针对噪声导致轴承振动信号有效退化信息难以提取的问题，采用离散小波变换对信号进行分解得到细节分量和近似分量，提取多种敏感特征输入变分自编码器进行融合降维来构建综合性能退化指标，从而有效抑制信号中的噪声分量，获得更有单调趋势性的退化指标；引入经过超参数优化的长短时记忆网络构建滚动轴承剩余寿命预测模型，采用分层抽样方法划分数据集并输入预测模型进行试验验证，结果表明：基于离散小波变换和变分自编码器所得深层退化特征能有效表征轴承的退化信息，获得更精准的轴承剩余使用寿命预测结果。
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