基于优化LSTM模型的风力机叶片剩余使用寿命预测

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摘 要：针对传统寿命预测方法计算复杂、耗时且不具普适性等问题，提出一种基于优化长短期记忆网络（LSTM）的风力机叶片剩余使用寿命（RUL）预测模型。首先，将多维传感器监测数据可视化，以观察数据特征并进行初次特征筛选。然后，对筛选后的数据进行归一化处理，并使用主成分分析法（PCA）进行数据融合，以去除冗余信息和降低特征维度。（剩余12520字）

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