摘要
本申请公开了一种基于多传感器时空信息融合网络的旋转机械寿命预测方法及设备,涉及旋转机械健康状态评估技术领域,该方法包括:获取待预测旋转机械设定时段内多源监测信号数据;对多源监测信号数据进行归一化处理;采用设定的滑动窗口,基于设定滑动步长和归一化处理后的多源监测信号数据构建监测数据样本;构建时间信息挖掘模块、空间关系建模模块、残差连接模块和全连接网络,并进行程序优化处理,得到寿命预测模型;将监测数据样本输入寿命预测模型,得到待预测旋转机械的剩余使用寿命值。本申请能够融合多源传感器采集的监测信号,提取并融合多源监测信号中的时间信息和空间关系,提高寿命预测模型的预测精度和鲁棒性。
技术关键词
寿命预测方法
寿命预测模型
多传感器
关系建模
时空融合特征
剩余使用寿命
样本
网络
旋转机械健康状态
残差模块
信号
数据
融合多源
滑动窗口
序列构建方法
计算机设备
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时间卷积网络
门控循环单元网络
深度学习混合模型
轴承寿命预测方法
灰狼优化算法
智能听力保护
多传感器融合
耳机佩戴状态
数字信号处理技术
状态传感器
碰撞监测方法
监测系统
卷积神经网络提取图像特征
时间同步
决策
BiLSTM模型
潮汐预测方法
位置更新
矩阵
多尺度卷积核
传感器设备
数据采集层
融合多传感器
数据真实性验证
签名技术