一种深度隐变量状态空间模型轴承退化预测方法及系统

本发明公开了一种深度隐变量状态空间模型轴承退化预测方法及系统，使用数据变换函数Box‑Cox对轴承的仿真退化数据与真实退化数据进行修正，融合多种时域退化特征得到退化健康指标，通过差分变换获得表征轴承退化率的退化状态；在状态空间模型框架下，构建基于深度隐变量状态空间模型的预测模型；对仿真退化数据和真实数据进行特征提取、融合、差分，得到两者的退化状态；使用仿真退化数据获得退化状态预训练深度隐变量状态空间模型，初始化空间模型权重，再使用基于深度隐变量状态空间模型的预测模型对真实数据获得的退化状态进行预测，通过对预测得到的退化状态进行累加，获得轴承退化预测值。解决现有过程复杂，耗费大量时间、资源的技术问题。