机械设备振动信号分析与剩余寿命预测研究

本文围绕机械设备振动信号分析与剩余寿命预测展开研究，阐述振动信号的产生机制、特征类型及采集 方法，介绍时域、频域及时频域联合分析技术，结合剩余寿命预测相关理论，设计信号采集与预处理方案，提取并优 化振动信号特征，构建LSTM神经网络预测模型，通过实验验证模型有效性。研究表明，该模型能精准捕捉设备退化趋势， 预测精度优于传统模型，可为机械设备健康管理、故障预警及剩余寿命评估提供可靠的理论支撑与工程参考。