摘要
本发明公开了一种机械设备的剩余寿命预测方法,它涉及机械技术领域。包括以下步骤:数据收集、数据预处理、特征提取、模型构建、模型训练、模型验证与测试、剩余寿命预测和模型更新。本发明由于CNN可以自动提取机械设备故障模式的特征,可以进行高精度的剩余使用寿命预测。CNN可以处理大型数据集,可以对各种机械设备的剩余使用寿命进行预测。使用范围广泛,由于CNN可以实时处理数据,因此可以实时预测剩余使用寿命并采取适当措施,通过使用CNN进行剩余使用寿命预测,可以减少维护和修理成本,从而提高企业的成本效益。
技术关键词
剩余寿命预测方法
剩余使用寿命预测
梯度下降算法
机械设备监控系统
设备运行数据
剩余寿命预测模型
梯度下降优化算法
训练集数据
收集机械设备
机械设备故障
模型更新
传播算法
神经网络训练
历史运行数据
误差
系统为您推荐了相关专利信息
身份鉴定方法
法医物证
短串联重复序列
均值漂移算法
图谱
轴承剩余寿命预测方法
构建预测模型
机械设备
注意力机制
退化特征
智能优化调度方法
能源管理系统
分布式物联网设备
协同优化算法
能源系统
新能源电力设备
数字孪生模型
故障检测系统
三维数字模型
机器学习模型
人体模型
人体点云模型
分析方法
三维散乱点云数据
顶点