摘要
本发明公布了一种基于深度生存分析的发动机剩余寿命预测方法,属于工业设备监控与设备健康预测管理技术领域。通过构建基于深度生存分析的发动机剩余寿命预测模型,对多源传感器信号和发动机剩余使用寿命分布的非线性关系建模,针对部分信号删失或缺乏剩余使用寿命(RUL)标签的复杂情况,通过生存分析方法实现对发动机RUL的实时在线预测。本发明能够有效处理删失数据,通过动态优化预测过程充分挖掘数据潜在信息,最大化数据利用率,并基于威布尔分布建模实现准确的RUL预测及其不确定性的量化,能够准确预测发动机的寿命分布,提高发动机剩余寿命的预测精度。
技术关键词
发动机剩余寿命
表征发动机
混合效应模型
概率密度函数
剩余使用寿命预测
工业设备监控
关系建模
参数
信号
分析方法
在线
数据迁移
多传感器
非线性
动态更新
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参数优化设计方法
决策
吸力
电磁继电器
有限元仿真方法
规模化电动汽车
负荷预测模型
负荷预测方法
充电负荷模型
搜寻算法
剩余使用寿命预测
电池充电控制方法
电池状态数据
充电策略
电池充电控制系统
医疗档案管理方法
语音特征
图像处理模型
高斯混合模型
文本