一、研究背景轴承是旋转机械中的关键部件其健康状态直接影响设备运行的可靠性与安全性。剩余寿命RUL预测是预测性维护的核心任务之一旨在通过历史监测数据如振动、温度等预测轴承的剩余使用寿命从而提前安排维护避免突发故障。二、主要功能该代码实现了一个基于GRU门控循环单元神经网络的轴承剩余寿命预测模型主要功能包括从预处理的特征数据中加载训练集与测试集数据标准化与序列化处理构建并训练GRU回归模型对测试集进行RUL预测评估模型性能RMSE、MAE、R²生成多维度可视化图表包括预测对比图、置信区间图、残差分析图、误差分布图等三、算法步骤数据加载与划分加载PHM2012数据集划分Bearing 1-2为训练集Bearing 3为测试集。标签生成使用线性递减的RUL标签从1到0。数据标准化使用训练集的均值和标准差进行Z-score标准化。序列数据转换将每个样本转换为单元数组适用于GRU输入。GRU模型构建包括输入层、GRU层、全连接层、Dropout层、回归输出层。模型训练使用Adam优化器设置验证集、学习率衰减、L2正则化等。预测与评估对测试集进行预测计算RMSE、MAE、R²。结果可视化与保存生成综合图表并保存模型与结果。四、技术路线数据预处理 → 特征标准化 → 序列化 → GRU建模 → 训练与验证 → 预测 → 评估 → 可视化模型结构GRU Dropout FC ReLU优化方法Adam 学习率调度 L2正则化评估指标RMSE、MAE、R²可视化工具MATLAB绘图函数plot、fill、scatter、histogram、polarplot等五、公式原理GRU核心公式GRU通过两个门控机制重置门 ( r_t ) 和更新门 ( z_t )控制信息流动ztσ(Wz⋅[ht−1,xt])rtσ(Wr⋅[ht−1,xt])h~ttanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])ht(1−zt)⊙ht−1zt⊙h~t \begin{aligned} z_t \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t]) \\ r_t \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t]) \\ \tilde{h}_t \tanh(W \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t]) \\ h_t (1 - z_t) \odot h_{t-1} z_t \odot \tilde{h}_t \end{aligned}ztrth~thtσ(Wz⋅[ht−1,xt])σ(Wr⋅[ht−1,xt])tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])(1−zt)⊙ht−1zt⊙h~t其中σ\sigmaσ为sigmoid函数⊙\odot⊙表示逐元素相乘hth_tht为当前隐藏状态h~t\tilde{h}_th~t为候选隐藏状态六、参数设定参数值说明隐藏单元数100GRU层神经元数量训练周期150最大迭代次数批大小64每次训练的样本数初始学习率0.005Adam优化器初始学习率学习率衰减周期50每50周期衰减一次衰减因子0.5学习率衰减比例L2正则化系数0.001权重衰减参数Dropout率0.2防止过拟合七、运行环境平台MATLAB建议R2020b或以上八、应用场景该模型适用于工业设备预测性维护轴承、齿轮、电机等状态监测与健康管理PHM智能制造与工业物联网IIoT航空航天、风电、轨道交通等关键设备寿命预测完整代码私信回复基于GRU门控循环单元的轴承剩余寿命预测MATLAB实现