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一、研究背景

该项目聚焦于旋转机械状态监测与预测性维护，利用深度学习模型对轴承的剩余使用寿命进行预测。在工业4.0背景下，通过振动信号特征分析实现设备健康管理，可减少停机时间、降低维护成本，提升设备可靠性。

二、主要功能

1. 数据预处理：加载振动特征数据，进行训练集与测试集划分。
2. 模型构建：搭建双向门控循环单元网络，实现序列数据的前后向信息融合。
3. 模型训练与验证：使用Adam优化器，支持验证集早停，保存最佳模型。
4. 寿命预测：对测试轴承进行RUL预测，并输出预测结果与真实标签对比。
5. 结果可视化：生成预测曲线、置信区间、残差分析、误差分布及雷达图等多维度图表。
6. 性能评估：计算RMSE、MAE、R²等评价指标，保存模型与结果。

三、算法步骤

1. 加载PHM2012数据。
2. 划分训练集（轴承1、2）和测试集（轴承3）。
3. 数据标准化（Z-score），处理NaN值。
4. 将数据转换为序列格式，构建BiGRU网络。
5. 划分训练集与验证集，设置训练选项并训练模型。
6. 对测试集进行预测，评估模型性能。
7. 绘制多维度分析图表，保存结果与模型。

四、技术路线

振动信号 → 特征提取 → 特征重构 → 数据标准化 → BiGRU建模 → 预测输出 → 可视化分析

• 使用双向GRU捕捉前后时间依赖关系。
• 引入FlipLayer实现序列反转，构建双向结构。
• 采用回归输出层进行连续值预测。
• 支持验证集监控与学习率动态调整。

五、公式原理（BiGRU）

zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])h~t=tanh⁡(W⋅[rt⊙ht−1,xt])ht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙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}zt​rt​h~t​ht​​=σ(Wz​⋅[ht−1​,xt​])=σ(Wr​⋅[ht−1​,xt​])=tanh(W⋅[rt​⊙ht−1​,xt​])=(1−zt​)⊙ht−1​+zt​⊙h~t​​

BiGRU通过前向+后向GRU分别处理序列，最后拼接输出，增强序列建模能力。

六、参数设定

七、运行环境

• 平台：MATLAB（建议R2020a及以上版本）

八、应用场景

• 工业设备预测性维护（风机、泵、电机等旋转机械）
• 航空航天发动机健康管理
• 轨道交通轴承状态监测
• 智能制造系统中的设备寿命预警
• 故障诊断与剩余寿命联合预测系统

完整代码私信回复基于BiGRU双向门控循环单元的轴承剩余寿命预测MATLAB实现