针对纺织企业设备状态管理存在的实时性差、精度低等问题,提出了一种基于双向LSTM神经网络的PHM系统。通过传感器对设备运行数据采集,输入PHM模型对设备未来运行状态进行预测。为避免轴承损坏对纺机整体产生影响,通过轴承数据集试验验证了 PHM系统在设备状态预测中的可行性。该系统对设备运行状态预测准确,误差小,鲁棒性高,具有一定实际应用前景。
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