机电设备剩余寿命预测（RUL）的混合模型研究

禹 孟(广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂，中国)

摘要

机电设备的剩余寿命预测（Remaining Useful Life，简称RUL）是现代制造业和维护管理中的关键技术挑战。准确的RUL预测可实现预测性维护（Predictive Maintenance），延长设备寿命并优化资源分配，从而显著降低运营成本[1]。随着深度学习和数据挖掘技术的进步，本文提出一种先进的混合模型框架，融合维纳过程（Wiener Process）物理退化模型与长短期记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM）的集成数据驱动方法。该框架针对复杂工况（如高噪声、多模态数据）设计，通过贝叶斯优化进行超参数调优，并融入注意力机制提升特征关注度[2]。利用NASA C-MAPSS数据集进行验证，结果显示混合模型的根均方误差（RMSE）较单一LSTM模型降低15%-20%，平均绝对误差（MAE）降低12%-18%，在计算效率上优于传统方法（训练时间减少30%，GPU利用率提升25%）。此外，在多数据集交叉验证中，模型的泛化能力突出，R²分数稳定在0.90以上；通过蒙特卡洛不确定性量化，预测置信区间缩小10%。本文详细讨论了模型的鲁棒性、潜在局限性（如对数据分布的敏感性）以及未来方向，如集成迁移学习以适应新设备类型，并探索联邦学习应对数据孤岛问题[8]。总体而言，该模型在工业4.0背景下提供可靠的决策支持，潜在经济效益包括每年节省维护成本达15%[3]。

关键词

机电设备；机器学习；深度学习；维纳过程；LSTM；SVM；

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v3i8.31238