摘要
本发明涉及数据处理领域,特别涉及一种风电轴承的剩余寿命预测方法、装置以及计算机设备,获得样本风电轴承运行数据集,采用遗传算法,根据样本风电轴承运行数据集以及预设的遗传算法的自适应计算策略进行神经网络构建,获得初始风电轴承剩余寿命预测模型;采用粒子群算法优化算法,根据样本风电轴承运行数据集以及预设的粒子群算法优化算法的自适应计算策略,对初始风电轴承剩余寿命预测模型进行优化,获得目标风电轴承剩余寿命预测模型;获得待预测的风电轴承的运行数据,将待预测的风电轴承的运行数据输入至目标风电轴承剩余寿命预测模型中进行剩余寿命预测,获得风电轴承的剩余寿命预测结果,提高风电轴承剩余寿命预测的准确性以及效率性。
技术关键词
风电轴承
剩余寿命预测模型
剩余寿命预测方法
粒子群算法优化
训练参数集
遗传算法
样本
基因
剩余寿命预测装置
序列
数据
策略
计算机设备
误差计算方法
位置更新
染色体
度计算方法
系统为您推荐了相关专利信息
能量管理方法
数字孪生模型
粒子群算法优化
储能
充放电策略
退化设备
剩余寿命预测方法
概率密度函数
构建传感器网络
退化模型
工器具
Apriori算法
剩余寿命预测模型
健康状态预测
RFID射频技术
生成算法
医疗设备
计划
故障预测模型
协方差矩阵
贝叶斯神经网络
备件
框架
航空发动机数据
剩余寿命预测模型