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1. PHM轴承数据集背景
   IEEE PHM 2012轴承数据集是由法国FEMTO-ST研究所提供的经典轴承故障预测与健康管理数据集。该数据集在恒定转速(1800rpm)和负载(4000N)条件下，记录了多个轴承从正常运行到完全失效的全寿命周期振动数据，采样频率为25.6kHz，每10秒采集一次数据。

2. 代码主要功能
   该代码实现了一个完整的轴承剩余寿命(RUL)预测系统：

• 数据预处理：读取多组轴承振动数据并进行重组
• 特征提取：通过FFT将时域信号转换为频域特征
• 深度学习建模：构建并行Transformer-LSTM混合网络
• 寿命预测：预测轴承健康指标并进行剩余寿命估计
• 结果可视化：展示预测结果和特征分布
3. 算法步骤
步骤1：数据读取

1. 分别读取Bearing1_1、1_2(训练集)和Bearing1_3、1_4(测试集)

2. 提取水平振动信号(第5列)

3. 每2560个点划分为一个样本

4. 保存处理后的数据
   步骤2：FFT特征提取

5. 对每个样本进行快速傅里叶变换

6. 计算频域幅值谱

7. 提取频域特征
   步骤3：并行Transformer-LSTM建模

8. 数据归一化和序列化处理

9. 构建混合网络架构

10. 模型训练与预测

11. 结果后处理与可视化

12. 技术路线
    振动信号 → 数据分段 → FFT频域变换 → 并行Transformer-LSTM网络 → 健康指标预测 → 多项式拟合 → 剩余寿命估计

13. 运行环境
    • 软件平台: MATLAB2024b
    • 必要工具箱:
    • Deep Learning Toolbox
    • Signal Processing Toolbox
    • Statistics and Machine Learning Toolbox

部分源码 rtcContent{padding:30px;}.lineNode{font-size:10pt;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Courier New",monospace;font-style:normal;font-weight:normal;}tempNet=[flattenLayer("Name","flatten")reluLayer("Name","relu")fullyConnectedLayer(30,"Name","fc")indexing1dLayer("last","Name","indexing_1")];net=addLayers(net,tempNet);tempNet=positionEmbeddingLayer(numChannels,maxPosition,"Name","positionembed");net=addLayers(net,tempNet);tempNet=[additionLayer(2,"Name","addition")selfAttentionLayer(numHeads,numKeyChannels,"Name","selfattention")selfAttentionLayer(numHeads,numKeyChannels,"Name","selfattention_1")indexing1dLayer("last","Name","indexing")];net=addLayers(net,tempNet);tempNet=[concatenationLayer(1,2,"Name","concat")reluLayer("Name","relu_1")fullyConnectedLayer(1,"Name","fc_1")];net=addLayers(net,tempNet);

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