摘要
本发明涉及一种基于稀疏高斯过程回归的轴承剩余寿命预测方法,属于轴承剩余寿命预测技术领域,解决了现有技术中的轴承剩余寿命预测方法预测精度难以达到预期,对于的剩余寿命预测不确定性量化时预测的效率低且复杂度高的技术问题。本发明的轴承剩余寿命预测方法,结合时序样本关联和时间戳信息,提高预测精度,并实现端到端高效计算。
技术关键词
剩余寿命预测模型
深度时空特征
信息处理模块
连续小波变换
深度特征提取
门控循环单元
前馈神经网络
编码器模块
滑动时间窗
预测轴承
特征提取器
序列
信号
参数
系统为您推荐了相关专利信息
剩余寿命预测模型
真空断路装置
监测预警方法
触头组件
压力监测传感器
剩余寿命预测模型
多尺度卷积神经网络
阶段
连续点
滚动轴承
故障诊断模型
镗床
诊断方法
通道注意力机制
训练神经网络模型
剩余寿命预测方法
材料设备
剩余寿命预测模型
异常设备
多维特征向量