摘要
本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法、系统、介质、设备和产品,涉及曳引机主轴模组的寿命预测领域。所述寿命预测方法包括:获取所述曳引机主轴模组中主轴轴承旋转预定转数的热通量数据;根据所述热通量数据生成热通量变化曲线;根据所述热通量变化曲线生成时频色谱图;将所述时频色谱图输入至曳引机主轴模组寿命预测模型中,获取所述曳引机主轴模组的预测寿命数据。采用本发明能够实现通过主轴轴承热通量值的波动情况对曳引机主轴模组的运行状态及寿命进行有效预测,以确保电梯运行的可靠性和安全性。
技术关键词
曳引机主轴
寿命预测方法
寿命预测模型
深度卷积神经网络
模组
计算机可读指令
轴承疲劳寿命
寿命预测系统
曲线
色谱
可读存储介质
数据获取模块
训练集
计算机程序产品
处理器
计算机设备
参数
系统为您推荐了相关专利信息
重构图像块
重构模型
机器可读存储介质
深度卷积神经网络
物体
智能巡检方法
图像处理算法
中央控制平台
Otsu算法
深度卷积神经网络
巡检警示装置
微波RFID读写模块
太阳能发电板
金属龙骨
码头