一、研究背景该代码面向工业设备预测性维护领域特别是旋转机械如轴承的剩余使用寿命预测。通过监测轴承振动信号提取特征利用深度学习模型对轴承退化过程建模实现早期故障预警与寿命评估。二、主要功能数据加载与划分加载重构后的特征数据划分训练集与测试集。数据标准化使用训练集的均值和标准差标准化数据。BiLSTM模型训练构建并训练双向长短期记忆网络模型。剩余寿命预测对测试集进行RUL预测。性能评估计算RMSE、MAE、R²等评估指标。可视化分析生成预测结果对比图、残差分析图、误差分布图、雷达图等。三、算法步骤加载PHM2012数据划分训练集Bearing 1-2和测试集Bearing 3数据标准化Z-score标准化构建BiLSTM网络结构划分训练集与验证集使用Adam优化器训练模型在测试集上进行预测评估模型性能并可视化结果保存模型与结果。四、技术路线数据处理特征提取 → 数据标准化 → 序列化处理模型构建BiLSTM Dropout 全连接层训练策略Adam优化器 学习率衰减 L2正则化 早停机制评估体系RMSE、MAE、R² 可视化分析。五、公式原理BiLSTM通过前向与后向两个LSTM层捕获序列数据的双向依赖前向LSTMht→LSTM(xt,ht−1→) \overrightarrow{h_t} LSTM(x_t, \overrightarrow{h_{t-1}})htLSTM(xt,ht−1)后向LSTMht←LSTM(xt,ht1←) \overleftarrow{h_t} LSTM(x_t, \overleftarrow{h_{t1}})htLSTM(xt,ht1)最终输出ht[ht→;ht←] h_t [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]ht[ht;ht]六、参数设定参数值说明隐藏单元数100BiLSTM层神经元数训练周期150最大训练轮数批量大小64每次迭代样本数初始学习率0.005Adam优化器初始学习率学习率衰减周期50每50轮衰减一次学习率衰减因子0.5衰减比例L2正则化系数0.001防止过拟合Dropout比例0.2随机丢弃神经元比例七、运行环境平台MATLAB建议R2020b或更新版本八、应用场景旋转机械预测性维护轴承、齿轮箱等工业物联网故障预警系统设备健康管理平台智能制造中的寿命预测与调度优化可扩展至其他时序退化预测任务完整代码私信回复基于BiLSTM双向长短期记忆神经网络的轴承剩余寿命预测MATLAB实现