一种基于多尺度因果双重注意力卷积与BiLSTM-MATT的滚动轴承剩余寿命预测方法

本发明涉及一种基于多尺度因果双重注意力卷积与BiLSTM‑MATT的滚动轴承剩余寿命预测方法，属于滚动轴承系统中寿命预测领域。针对轴承退化非线性强、噪声干扰大及传统模型易泄露未来信息等问题，先融合随机森林筛选的人工退化特征与稀疏自编码器提取的深度隐含特征，构建多源特征集；再通过多尺度因果卷积提取不同时间尺度的局部退化信息，结合通道‑时间双重注意力机制增强关键特征与时序片段权重；随后经BiLSTM捕捉双向长短期时序依赖，利用多头自注意力机制聚焦关键退化阶段；最终通过全局池化与全连接层输出寿命预测值。该方法有效避免信息泄露，提升了预测的准确性、鲁棒性及泛化能力，适用于工业设备智能运维场景。