一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法

本发明公开了一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法，属于轴承剩余寿命预测技术领域，包括以下步骤：首先，提取振动信号的均方根值作为原始数据。为了增强退化信息的提取能力，采用灰狼优化算法优化的变分模态分解对原始数据进行分解，得到各子序列。接着，通过双向时间卷积网络提取隐藏信息，并将其输入到结合注意力机制(AM)的双向门控循环单元中进行预测。最终，通过对各分量预测值进行求和，得到整体预测结果。将所提算法与先进算法进行对比实验，验证了本文所提出预测模型的显著优势。能够提高预测精度和模型鲁棒性，为轴承剩余寿命预测领域提供了新的途径。