机电设备的寿命预测是状态维修中的一项重要任务,目前在多工况条件下的机电设备寿命预测效果并不理想,为了更好的预测多工况条件下的设备剩余寿命。文章对现有的涡轮风扇发动机开源数据集进行了研究,提出了一种新的多工况深度卷积神经网络模型(MC-DCNN)来估计剩余寿命。将原始数据输入文章提出的MC-DCNN模型中,模型输出不同工况下的设备剩余寿命。该模型能更好的预测多工况设备的剩余寿命,在实际生产中也更有价值。最后通过对公开数据集进行实验,并与现有的模型进行分析对比,证明该模型的有效性。
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