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本发明提供了一种基于门控神经网络框架的轴承剩余寿命预测方法，包括如下步骤：S1、获得轴承的全寿命周期振动信号，提取振动分布特征并创建门控神经网络训练集合；S2、构建门控神经网络模型，引入直接计算权重的注意力机制，以提高提取时序信息的完整性；...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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