一种融合深度可分离空洞卷积与注意力机制的轴承寿命预测方法及系统

本发明涉及一种融合深度可分离空洞卷积与注意力机制的轴承寿命预测方法及系统，该方法首先采集轴承全寿命周期振动信号，通过标准化处理和滑动窗口重构构建训练样本；然后建立DSDC‑SE‑BiGRU‑ATT预测模型，该模型采用深度可分离空洞卷积在降低参数量的同时扩大感受野，通过SE通道注意力机制自适应校准特征通道权重，利用BiGRU网络捕捉双向长期时序依赖，并引入缩放点积注意力机制聚焦关键退化阶段；最后以均方误差为损失函数，采用Adam优化器训练模型，并将在线监测数据输入训练完成的模型输出寿命预测值。有效解决了现有方法中计算复杂度高、长时序特征捕捉不足、噪声干扰严重等问题，显著提升了轴承寿命预测的精度与效率。