一种多阶段退化轴承自适应阶段划分与剩余寿命预测方法

本发明提供了一种多阶段退化轴承自适应阶段划分与剩余寿命预测方法，涉及旋转机械预测与健康管理技术领域。首先，从原始振动信号中提取多域退化特征。其次，融合切比雪夫不等式和Transformer网络实现在线健康状态自动识别。提出了一种融合注意力机制的新型并行剩余寿命预测模型，该模型通过并行构建时间卷积网络和双向门控循环单元通道，以自动捕获不同维度的退化特征。根据阶段识别结果自适应动态匹配相应阶段的预测模型，以准确预测该阶段的RUL。最后，采用平滑运算来处理多阶段识别和剩余寿命预测的相关性，以获得最终剩余寿命值。本发明能够自动识别退化阶段的变化点，优化关键特征提取过程，减少对人工经验的依赖，从而提升预测结果的精度和鲁棒性。