本发明公开了一种基于双重注意力网络的设备剩余使用寿命预测方法,其步骤包括：1收集传感器数据并进行预处理,通过滑动时间窗口方法构建数据样本集；2搭建双重注意力网络,网络结构包含空间注意力模块、双向长短期记忆模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型,优化模型参数；4利用训练好的双重注意力网络模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能自适应融合多源传感器数据,并能实现不同时间的特征的差异性利用,从而提升剩余使用寿命预测效果。
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