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中国新技术新产品2023NO.9（下）
高新技术
基于深度学习的机械设备使用寿命
预测方法研究
12
冯建智林艺斌
（1.漳州理工职业学院，福建漳州363007；2.厦门中软卓越教育科技有限公司，福建厦门361024）
摘要：在科学技术日新月异的时代下，为了满足人们生产生活的需求，机械设备正在朝着大型化、复杂化
以及智能化的方向发展。但从实际情况来看，在机械设备长期运转的过程中，必然会因设备老化而出现工作
效率低下、运行成本升高等问题，为了确保机械设备运行的稳定性和安全性，对其运行过程中出现的机械老
化和故障问题、机械设备剩余使用寿命进行预测已经成为机械设备预测与健康管理领域内的一个主要研究方
向。而深度学习算法则是一种具有学习能力强、适应性好且覆盖范围广等很多优点的预测方法，将其应用于
机械设备使用寿命预测过程中，能够有效解决传统预测方法模型泛化能力不足和适用性局限等问题。因此，
该文基于深度学习网络对机械设备使用寿命预测方法进行了研究。
关键词：深度学习；机械设备寿命；机械故障诊断
中图分类号：TH17文献标志码：A
，，。，
进入新世纪以来随着科学技术的不断发展人们对飞行安全由此可以看出针对RUL预测进行研究对降低
、
，设备运行成本确保机械设备的安全运行具有十分重要的
产品的制造精度和质量也有了更高要求这就导致了机械
、。现实意义。
设备逐渐向着复杂化精密化的方向发展这种发展模式
，
虽然在很大程度上提升了产品制造的品质和效率但同时1深度学习算法概述
、，
也带来了成本投入过高资源浪费等问题尤其是在机械
，
在机械设备剩余使用寿命预测研究方面卷积神经网
，，
设备长期运行过程中随着设备性能的退化导致出现停
络因其具有强大的特征提取功能而成了一个常用的处理
，
机或者故障的概率有较大增加为企业的正常运行带来了
。，
方法而对机械设备数据进行建模时得益于强大的时间
。
较大风险为了有效应对机械设备因长期运转而出现的该
，
序列建模能力目前长短期记忆网络被广泛应用于机械设
，“”，
问题我国提出了中国制造2025发展规划德国也提
。
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