轴承寿命预测 | 基于BP神经网络的轴承寿命预测附matlab完整代码
数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常采用时间序列数据的方式进行划分。
构建模型：设计BP模型结构，确保模型能够有效学习时间序列数据的特征。
模型训练：使用训练集对BP模型进行训练，优化模型参数以最小化损失函数。
模型验证：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以提高模型的泛化能力。
模型预测：使用经过训练和验证的模型对测试集进行预测，得出轴承寿命的预测结果。
模型优化：根据预测结果对模型进行优化，可以尝试不同的特征工程方法、调整模型结构或采用集成学习等方法提升模型性能。
结果分析：分析模型预测结果与实际观测结果之间的差异，评估模型的准确性和可靠性。
第一步：读取PHM2012数据集，并绘各个轴承的制时域波形。本期以Bearing1_1和Bearing1_2的水平信号作为训练集，以Bearing1_3和Bearing1_4的水平信号作为测试集。Bearing1_1~Bearing1_4的时域波形都绘制出来了，这里仅展示Bearing1_1：
轴承的制时域波形是指通过轴承传感器采集到的关于轴承振动信号随时间变