摘要
本发明公开了一种基于电子深度保护剂的提高连接器耐磨性的应用,涉及电力技术领域,本发明,将传感器实时采集的数据与数字孪生模型的仿真结果相结合,动态适应复杂环境,预测并控制磨损的进展,使连接器在不同工况下都能保持良好的性能表现;通过深度学习模型预测磨损趋势,提前识别潜在高磨损区域,并通过电子深度保护剂调节保护层厚度和润滑频率,使保护层厚度与磨损状态同步变化,显著延缓磨损速度,减少维护次数和时间,通过对磨损趋势进行预测,从而实现关键部件的寿命进行预估,维护人员可以根据设备的实际状态合理安排维护周期,避免过早或过晚的维修,优化了维护时间,还避免过度维护带来的成本浪费,提升了设备管理的效率。
技术关键词
电子深度保护剂
数字孪生模型
实时数据
应力
时间序列特征
速率
训练深度学习模型
热力耦合模型
拉格朗日乘子法
润滑保护层
频率
寿命
微型传感器
环境传感器
动态
定义