基于智噪解析与深度递归神经网络的剩余寿命预测方法

本发明公开了基于智噪解析与深度递归神经网络的剩余寿命预测方法，通过对原始数据信号进行智噪解析，收集晶闸管在工作过程中的运行数据，对信号进行降噪处理；然后，从降噪后的信号中提取特征，进行特征降维融合，高维特征进行降维处理。选择深度递归神经网络建立剩余寿命模型，设计深度递归神经网络的具体结构。最后将计算结果与实验结果比较，进行模型评估；解决了传统的建模方法如威布尔分布寿命建模、物理失效模型寿命建模等往往基于特定的假设和条件，泛化能力有限的问题。