基于双向LSTM与小波降噪的仪表老化动态测试方法

本发明提供了基于双向LSTM与小波降噪的仪表老化动态测试方法，包括S1：采集被测仪表的时序运行数据集；S2：对时序运行数据集进行小波降噪处理，得到降噪后数据集；S3：生成标准化特征矩阵；S4：构建双向LSTM神经网络模型；S5：采用滑动窗口法处理标准化特征矩阵，生成训练样本集；S6：将训练样本集按7:3划分为训练子集和验证子集，训练双向LSTM神经网络模型；S7：将实时采集的仪表数据经S2‑S3处理后输入模型，输出老化度预测值S8：比较S7输出的老化度预测值与动态阈值θ，当时触发预警信号。本发明采用神经网络模型来提高测试结果的准确度和可靠性。