摘要： 針對監(jiān)測數(shù)據(jù)下大型水電站自動抓梁液壓系統(tǒng)的退化特征提取和健康狀態(tài)預測問題，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM),構建一種健康預測模型。通過監(jiān)測數(shù)據(jù)提取抓梁液壓系統(tǒng)退化特征并實現(xiàn)預測。采用隨機森林對狀態(tài)監(jiān)測信號與外部環(huán)境因素進行選擇，利用CNN充分挖掘狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)序列的時空特性，并使用LSTM網(wǎng)絡捕獲序列數(shù)據(jù)中的信息以及依賴關系。為驗證所提預測模型的有效性，采用... （共6頁）