用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备

本发明提供了一种用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备，首先，对采集到的多传感器数据进行Min‑Max归一化处理，并整合各传感器的通道数据以实现高效融合。接着，引入Mamba模块高效提取多传感器数据的时空深度特征，构建的ICFFT模块通过频域转换增强对非平稳信号的处理能力。同时，设计了SDP模块，结合CNorm减轻了高维特征空间中的数值波动，从而提高了模型在捕捉局部和全局依赖关系时的稳定性和计算效率。此外，通过SDP模块加权并聚焦的浅层特征与Mamba和ICFFT提取的深层特征进行残差连接，提升了前后特征信息的利用效率。最后，融合特征通过全连接层输出轴承RUL的预测结果。