摘要
本公开实施例中提供了一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法,属于数据处理技术领域,具体包括:对模锻装备液压系统能量转换单元的能耗特性进行分析,得到模锻装备液压系统的关键能耗特性;提取能耗数据集并进行预处理,结合关键能耗特性提取数据信息对应的能耗特征集;基于关键能耗特性与能耗特征集,使用不同的能耗预测融合算法构建各个能量转换单元的能耗预测子模型;通过增量学习与迁移学习算法对各个能耗预测子模型进行优化;通过交叉验证和预设评价指标对优化后的各个能耗预测子模型进行评估;利用优化后的各个能耗预测子模型对模锻装备液压系统能量转换单元进行能耗预测。通过本公开的方案,提高了预测效率、精准度和适应性。
技术关键词
能量转换单元
能耗特征
模锻
柱塞泵
能耗预测方法
迁移学习算法
数据分布
装备
液压
控制阀组
增量学习算法
历史运行数据
伺服电机
表达式
模型预测值
残差预测
融合建模方法
模型误差
系统为您推荐了相关专利信息
故障分类模型
样本
故障在线监测方法
故障案例库
异常状态
装备故障预测
健康管理系统
数字孪生
动态负载分布
参数