摘要
本发明提供一种设备寿命评估方法及系统,涉及工业设备健康评估领域;包括:获取影响设备剩余寿命的若干因素的数据信息;对获取的数据信息进行数据清洗,获得预处理数据;对各因素,提取预处理数据的若干时空特征进行融合及特征排序,确定特征序列;对关键因素,根据特征序列选择目标曲线预测模型进行训练与优化,并基于各因素的预处理数据和特征序列,以及关键因素的预测结果训练设备剩余寿命预测模型;采用设备剩余寿命预测模型预测目标设备的剩余寿命,对预测结果进行加权融合后计算理论剩余寿命。本发明能从多维度精确捕捉设备的实际运行状态,对剩余使用寿命的预测结果更精准可靠。
技术关键词
长短期记忆网络
剩余寿命预测模型
寿命评估方法
数据
训练设备
序列
曲线
寿命评估系统
机器学习模型
特征值
异常点
模型训练模块
主成分分析算法
时域特征
频域特征
动态更新
剩余使用寿命
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
数据获取模块
推荐系统
多样式产品
存储库
数据获取单元
指数
外界环境交互
机器人控制方法
机器人控制模块
机器人控制装置
显示驱动芯片
数据处理模块
三维显示模式
数字信号处理电路
模拟信号处理电路