一种融合时序模式机制和神经网络的轴承寿命预测方法

一种融合时序模式机制和神经网络的轴承寿命预测方法，包括以下步骤：第一步，首先将电梯曳引机轴承的时间序列数据通过滑动窗口进行划分，分段输入标准LSTM网络进行处理；第二步，使用1D‑CNN从LSTM输出的隐藏状态中提取时间特征矩阵，并通过TPA机制增强模型对关键时间特征的记忆和识别能力。最后将提取的综合特征进一步映射为轴承寿命的预测值；第三步，提取的时间特征通过TPA机制增强模型对关键时间特征的记忆和识别能力，最后将提取的综合特征进一步映射为轴承寿命的预测值。本发明展示了较高的预测精度和稳定性。