【摘 要】
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传统数据驱动的方法过度依赖先验知识且特征提取能力不足，从而导致预测精度不高等后果。针对这一问题，提出了一种带有自注意力机制（Self-Attention）的残差网络（ResNet）与双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合的剩余使用寿命（RUL）预测方法（ResNet-ABiLSTM）。首先，对采集的原始监测信号进行了标准化处理，并采用滑窗法对处理后的数据进行了重采样，以实现数据的扩充；然后，通过采
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金资助项目（2020LH05025）；
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传统数据驱动的方法过度依赖先验知识且特征提取能力不足，从而导致预测精度不高等后果。针对这一问题，提出了一种带有自注意力机制（Self-Attention）的残差网络（ResNet）与双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合的剩余使用寿命（RUL）预测方法（ResNet-ABiLSTM）。首先，对采集的原始监测信号进行了标准化处理，并采用滑窗法对处理后的数据进行了重采样，以实现数据的扩充；然后，通过采用残差网络和双向长短时记忆网络，分别提取了数据空间维度和时间维度上的深层特征，同时引入了自注意力机制，关注了时空维度上反映设备退化趋势的更重要的特征；最后，采用PHM2012轴承数据集对预测效果进行了验证，并将其结果与CNN-LSTM、ResNet-BiLSTM、HI-GRNN、CNN-HI、ResNet-CBAM、DRN-BiGRU等方法的预测结果进行了对比分析。研究结果表明：采用ResNet-ABiLSTM方法的两项误差值（RMSE、MAE）分别取得了0.037、0.029的最低值，其效果显著优于其他对比方法；该结果验证了ResNet-ABiLSTM方法对轴承RUL预测的准确性和有效性。
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