简介： 本发明公开了一种基于循环神经网络考虑未来工况的设备剩余寿命预测方法，其包括以下步骤：S1：获取反映目标设备工作状况的多个传感器监测数据集，包括设备从初始时刻到失效的监测数据，并对数据进行预处理；S2：利用滑动时间窗口方法根据监测数据获得建模样本，并根据实验选取预设的时间窗口大小；S3：根据建模样本建立深度LSTM模型，使用训练后的深度LSTM模型对目标设备进行初步剩余寿命预测；S4：根据初步预测结果和未来工况数据，建立考虑未来工况的多输入端模型，对目标设备进行剩余寿命预测。该方法能够准确地预测设备的剩余寿命，在未来工况已知的情况下，能够考虑未来工况对剩余寿命的影响，提高预测准确度。