为解决轴承健康评估问题,提出一种基于深度可分离卷积和门控循环单元的轴承剩余寿命预测方法。使用深度可分离卷积提取轴承状态信号的空间特征,并结合自注意力机制进一步增强对轴承健康状态信息的关注程度,然后使用门控循环单元提取特征间蕴含的时序信息,综合利用上述方法可以更准确地提取轴承退化特征信息。通过在公开的轴承加速寿命试验数据集上进行剩余寿命试验,验证了该方法可以有效提取轴承退化特征,实现轴承剩余寿命预测,具有一定的应用价值。
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