一种基于反卷积与Transformer的工业设备RUL预测方法

本发明公开了一种基于反卷积与Transformer的工业设备RUL预测方法，首先该方法在应用场景中涉及的工业设备周边和其各个组成部分设置不同种类的传感器，采集得到的数据按照时间步排列生产多元传感器时间序列数据集。其次对多元传感器时间序列数据集进行归一化后，将其应用反卷积和基于时域非线性互信息的特征融合方法，再通过反归一化后形成输入数据分布。最后将输入数据分布输入到Transformer模型中，通过编码层和输出层，最终得到针对此工况下工业设备的剩余使用寿命预测模型，输出RUL预测值。本发明实现了在复杂工况下预测工业设备剩余使用寿命的目标，计算简单，结果有效。