1.研究背景背景轴承是旋转机械中的关键部件其剩余寿命预测对预防故障、减少停机时间、降低维护成本具有重要意义。目标利用LSTM网络对轴承的退化趋势进行建模实现高精度的剩余寿命预测。2.主要功能加载轴承特征数据训练集Bearing 1-2测试集Bearing 3数据预处理标准化、去NaN构建并训练LSTM回归模型预测测试集剩余寿命并评估模型性能生成多维度可视化图表预测对比、置信区间、残差分析、误差分布等保存模型与结果3.算法步骤数据加载与划分加载重构特征数据划分为训练集和测试集。数据准备提取特征与标签剩余寿命从1线性递减至0。数据标准化使用训练集的均值和标准差标准化数据。构建LSTM网络包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和回归层。训练与验证使用Adam优化器划分验证集进行训练。预测与评估在测试集上预测计算RMSE、MAE、R²。结果可视化绘制预测对比、置信区间、残差分析、误差分布等图。保存结果保存模型、预测结果与评估指标。4.技术路线数据加载 → 数据预处理 → 序列转换 → LSTM建模 → 训练与验证 → 预测 → 评估 → 可视化 → 保存5.公式原理LSTM核心公式ftσ(Wf⋅[ht−1,xt]bf)itσ(Wi⋅[ht−1,xt]bi)C~ttanh(WC⋅[ht−1,xt]bC)Ctft⊙Ct−1it⊙C~totσ(Wo⋅[ht−1,xt]bo)htot⊙tanh(Ct) \begin{aligned} f_t \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] b_f) \\ i_t \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] b_i) \\ \tilde{C}_t \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] b_C) \\ C_t f_t \odot C_{t-1} i_t \odot \tilde{C}_t \\ o_t \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] b_o) \\ h_t o_t \odot \tanh(C_t) \end{aligned}ftitC~tCtothtσ(Wf⋅[ht−1,xt]bf)σ(Wi⋅[ht−1,xt]bi)tanh(WC⋅[ht−1,xt]bC)ft⊙Ct−1it⊙C~tσ(Wo⋅[ht−1,xt]bo)ot⊙tanh(Ct)损失函数均方误差MSE评估指标RMSE1n∑(yi−y^i)2,MAE1n∑∣yi−y^i∣,R21−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)2 RMSE \sqrt{\frac{1}{n}\sum (y_i - \hat{y}_i)^2},\quad MAE \frac{1}{n}\sum |y_i - \hat{y}_i|,\quad R^2 1 - \frac{\sum (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum (y_i - \bar{y})^2}RMSEn1∑(yi−y^i)2,MAEn1∑∣yi−y^i∣,R21−∑(yi−yˉ)2∑(yi−y^i)26.参数设定LSTM隐藏单元数100Dropout率0.2训练轮数150批大小64初始学习率0.005学习率衰减周期50衰减因子0.5L2正则化系数0.001验证集比例20%7.运行环境平台MATLAB2020数据集PHM20128.应用场景工业预测性维护轴承、齿轮、电机等旋转机械的寿命预测故障预警系统提前识别设备退化趋势安排维护计划健康管理系统集成到设备监控平台实现智能化运维加载数据准备训练数据...Bearing1:2801样本 Bearing2:869样本 训练集总样本数:3670准备测试数据...Bearing3:2373样本数据预处理数据标准化完成LSTM模型训练与预测[方法]LSTM 网络...开始训练LSTM模型...在单 CPU 上训练。 RMSE:0.0697|MAE:0.0572|R²:0.9417|时间:84.50s生成优化可视化图表图表已保存到:LSTM_RUL_Prediction_Analysis.png 高质量图表已保存到:LSTM_RUL_Prediction_HighQuality.png保存结果结果已保存到:LSTM_RUL_Prediction_Results.matLSTM预测完成完整代码私信回复基于LSTM长短期记忆神经网络的轴承剩余寿命预测MATLAB实现