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摘要 为了构建准确表征滚动轴承退化过程的趋势性健康度指标，提高滚动轴承剩余使用寿命（Remaining Useful Life，RUL）的预测精度，提出了一种结合长短期记忆（Long‑Short Term Memory，LSTM）和自注意力（Self‑Attention）机制的神经网络模型（LSTM‑SA）用于滚动轴承RUL预测。（剩余14299字）
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结合LSTM和Self‑Attention的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
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