基于DCNN-BiLSTM-Attention的电机绕组绝缘剩余寿命预测

为了准确预测电机绕组绝缘的剩余寿命,延长电机使用寿命、降低维护成本和防止意外故障,提出了一种新颖的深度学习模型用于预测电机绕组绝缘的剩余寿命。该模型结合了空洞卷积神经网络(Dilated Convolution,DCNN)、双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)和注意力机制(Attention),以提高预测的准确性。通过对电机绕组绝缘热老化机理的深入研究和加速寿命实验的数据收集与训练,模型能够有效捕捉电机绝缘老化过程中的复杂特征和非线性关系。实验结果表明,该模型在电机绝缘剩余寿命的预测方面表现出色,为电机的维护和可靠性管理提供了有力的工具。