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摘要：本发明公开了一种基于BiLSTM‑Transformer和CNN的滚动轴承剩余寿命预测方法，包括如下步骤：1提取特征参数；2将特征参数集值标准化处理后作为轴承退化程度值时序数据输入构建的BiLSTM‑Transformer和CNN并行网络模型中进行训练，以此构建HI；3使用多项式曲线拟合预测测试轴承的RUL。本发明提出了一种新的BiLSTM‑Transformer和1DCNN架构的融合模型，通过将BiLSTM‑Transformer对长期顺序依赖关系建模的能力与1DCNN对序列高效提取局部特征相结合，不仅确保了对多种特征的全面学习，而且克服了单独使用每种架构的局限性。并且这种技术的创新集成增强了每个单独模型的优点，同时解决了其缺点，从而产生了更强大和全面的HI构建方法，提高了滚动轴承剩余寿命预测的准确性。
主权项：1.一种基于BiLSTM-Transformer和CNN的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：特征参数提取：从轴承全寿命振动数据中提取时域、频域和时频域特征参数，形成全寿命特征参数集；S2：构建HI：将起始点到完全失效的时间归一化为0,1作为训练的标签；将全寿命特征参数集值标准化处理后作为轴承退化程度值时序数据输入构建的BiLSTM-Transformer和CNN并行网络模型中进行训练，以此构建HI；S3：RUL预测:使用多项式曲线拟合预测测试轴承的RUL。
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百度查询： 浙江工业大学 基于BiLSTM-Transformer和CNN的滚动轴承剩余寿命预测方法
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