MATLAB代码基于cnn-lstm的轴承寿命预测

一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称FFT）；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为CNN的输入，然后，再将深层特征输入到LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，实现轴承寿命预测。

opts = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',100, ...'GradientThreshold',1,...'ExecutionEnvironment','cpu',...'InitialLearnRate',0.005, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',50, ...   %2个epoch后学习率更新'LearnRateDropFactor',0.5, ...'L2Regularization',1e-6,...'Shuffle','once',...  % 时间序列长度'SequenceLength',k,...'MiniBatchSize',100,...'Verbose',1,...'Plots','training-progress');

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