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基于ARN和BiLSTM的轴承剩余寿命预测方法

噪声与振动控制 页数: 8 2024-04-11
摘要: 针对深度学习方法进行轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测时出现的网络退化和噪声信号干扰问题,提出一种基于注意力残差降噪模型(Attention and Residual Network,ARN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long-Short-Term Memory network,BiLSTM)的轴承剩余使用寿命预测... (共8页)

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