摘要
本发明提供了一种元器件使用寿命的预测方法,涉及元器件寿命预测技术领域,方法包括:获取待测元器件的工作数据和当前类型元器件的历史寿命数据集;将所述工作数据输入最终元器件寿命预测模型中,得到预测结果;将所述预测结果和所述历史寿命数据集进行比较,得到元器件寿命差值;判断所述元器件寿命差值是否超出预设阈值,得到判断结果;若所述判断结果为是,则将所述预测结果输入至构建好的修正模型,直至修正后的预测结果与所述历史寿命数据的元器件寿命差值小于预设阈值。本发明解决了现有技术中常用的元器件使用寿命预测方法存在着精度不高的问题。
技术关键词
元器件
寿命预测模型
梯度下降优化算法
线性回归算法
偏差
训练集数据
表达式
模式
电压
精度
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智能扫描设备
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三维点云数据
控制终端
大数据分析平台
样本
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图像识别模块
深度学习识别模型
数字孪生
聚合体
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协调控制策略
集群
发电机组
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预测特征
决策树模型
基础
压力调节阀
气体
模糊控制算法
电磁阀执行机构
小波变换算法