摘要
本发明公开了一种刮板输送机剩余使用寿命预测方法、介质及设备,涉及剩余寿命预测技术领域,包括对获取的刮板输送机的不同传感器数据,构建多个原始图数据;通过卷积层将预处理后构造的图数据作为模型的输入,提取特征,通过图结构学习层获取传感器间动态依赖关系,融合传感器的空间相关性;通过时空融合层中的图注意力网络更新聚合节点的空间特征,再利用时间注意力机制和双向门控循环单元提取序列间的依赖关系,最后将融合的时空特征输入到全连接层确定最终的剩余使用寿命,实现刮板输送机的寿命预测。
技术关键词
时间序列特征
输送机
注意力机制
门控循环单元
刮板
KNN算法
数据
剩余使用寿命
剩余寿命预测技术
节点特征
自动编码器
滑动窗口技术
融合传感器
料位传感器
速度传感器
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
编码器
网络模块
医学图像分割技术
特征提取模块
生成式对抗网络
依赖特征
神经网络框架
时序
长短期记忆网络
直流微电网系统
结构化神经网络
子系统
建模方法
长短期记忆网络
图像重建方法
模板特征
原始图像数据
图像嵌入
经验模态分解方法