《表2 RUL预测模型参数》

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《GRU-BP在数字化车间关键部件寿命预测中的研究》

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经过前面降噪和特征分析得到了用于模型训练的特征．将6组刀具的数据进行分区以便于提取特征和训练模型，最终选择用于训练的数据有25200行，用于训练的数据有12600行；同样对轴承的数据进行分区特征分析，得到6150行训练数据，1500行测试数据．将训练数据输入进模型进行训练．模型训练使用的损失函数为均方根误差，优化器算法采用自适应矩估计优化法．经过网格搜索超参数法，得到刀具和轴承RUL预测模型的参数如表2所示．