多层双向门控循环单元网络的旋转机械剩余寿命预测方法

本发明公开了多层双向门控循环单元网络的旋转机械剩余寿命方法，包括振动信号采集；健康指标的构建；网络训练集的构建；多层双向门控循环单元网络的构建；多层双向门控循环单元网络的训练；网络测试和剩余寿命的估计及置信区间的获取；剩余寿命预测评价。本发明结合深度学习强大特征提取能力的优势，利用双向门控循环单元神经网络进行了回归预测，通过Bootstrap方法获取剩余寿命的置信区间。针对循环神经网络模型在训练过程中模型精度对学习率的取值较为敏感，过高和过低都会影响模型的预测性能的问题，利用自然指数衰减学习效率高效训练神经网络。本发明能准确预测旋转机械剩余寿命和置信区间,可以大幅减少昂贵的计划外维修，避免大灾难的发生。