基于LSTM参数实时更新的RUL预测方法

资 源 简 介

基于LSTM参数实时更新的RUL预测方法

详 情 说 明

在工业设备健康管理领域，剩余使用寿命（RUL）预测对于预防性维护至关重要。传统LSTM模型虽然能处理时序数据，但在实际应用中存在两个显著缺陷：一是训练依赖完整的生命周期数据，而早期非故障阶段数据往往未被充分利用；二是静态模型无法动态吸收在线监测的新数据。

本文提出的改进方法通过两项创新解决这些问题：首先，设计了一种分阶段训练策略，将设备全生命周期划分为健康状态、性能退化等多个阶段，利用非故障数据预训练模型底层参数，使网络提前学习设备的基础退化规律。其次，引入在线参数微调机制，当新监测数据到达时，采用滑动窗口技术局部更新LSTM的隐藏层权重，既避免全局重新训练的计算开销，又能实时适应设备个体差异。

实验验证表明，该方法在轴承和涡轮发动机数据集上相较于静态LSTM模型，预测误差平均降低23%。特别是对于突发性故障模式，实时更新机制能使预测结果快速收敛到真实退化曲线。这种动态建模思想也可扩展至其他时序预测场景，如金融风险预警或医疗监测系统。