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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU‑Attention的真空断路器寿命预测方法。方法包括:获取预处理的数据，构建数据集；对数据归一化处理，按比例划分训练集和测试集；搭建CNN‑BiGRU网络；使用自注意力机制优化网络输出；使用优化算法对网络参数进行寻优；构建寿命预测模型，并进行分析。本发明能够自适应地挖掘真空断路器振动信号中蕴藏的操动机构退化信息,有效提高了断路器剩余使用寿命的预测精度,相比于其他传统预测模型显著提高，对于断路器的实际运维工作具有一定的指导意义。
主权项：1.一种基于CNN-BiGRU-Attention的真空断路器寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取预处理的数据，构建数据集；步骤2，对数据归一化处理，按比例划分训练集和测试集；步骤3，搭建CNN-BiGRU-Attention网络；步骤4，使用自注意力机制优化网络输出；步骤5，使用优化算法对网络参数进行寻优；步骤6，构建寿命预测模型，并进行分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于CNN-BiGRU-Attention的真空断路器寿命预测方法
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