MATLAB代码基于cnn-lstm的轴承寿命预测

qq_41852764 2022-05-11 10:31:25

一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称FFT）；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为CNN的输入，然后，再将深层特征输入到LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，实现滚动轴承RUL预测。

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qq_72786055 2023-09-18

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大佬，可以分享一下代码吗？

超超小坑货wc 2022-06-23

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你好，可以分享一下代码吗？谢谢大佬

m0_68658444 2022-05-17

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你好，有健康指标构建的源代码吗？蟹蟹，可以加Q：3488394085吗

轴承寿命预测 | 基于CNN-LSTM-ATTENTION的轴承寿命预测附matlab完整代码

针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动轴承 RUL预测方法。最后，运用移动平均法进行平滑处理，消除局部振荡，再利用多项式曲线拟合，预测未来失效时刻，实现滚动轴承 RUL 预测。承 RUL 进行预测。

PHM数据集轴承寿命预测！Transformer-GRU轴承寿命预测MATLAB代码实现

在工业制造与设备运维领域，轴承作为旋转机械的核心传动部件，其运行状态直接决定了设备的可靠性与安全性。据统计，约 40% 的机械故障源于轴承失效，而轴承失效往往伴随突发性停机，不仅会造成高达数百万元的生产损失，还可能引发安全事故。因此，实现轴承全生命周期内的精准寿命预测，提前预警潜在故障风险，成为工业设备健康管理（PHM）领域的核心需求。当前，轴承寿命预测方法主要分为传统物理模型法与数据驱动法。

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