摘要
本发明公开一种轧辊剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质,涉及轧辊检测技术领域,用于解决现有技术中轧辊剩余使用寿命在线预测准确性低的问题。包括:获取在线阶段的至少包括待预测轧辊表面图像与待预测工作振动信号的初始轧辊寿命数据集;采用构建完成的多源信息融合的轧辊寿命预测模型ResNet18‑DA模型,对待预测轧辊寿命数据集进行特征提取以及特征融合,得到目标特征;确定轧辊剩余使用寿命预测结果。本发明通过对轧辊表面图像与工作振动信号的数据融合,增强预测准确性和鲁棒性,建立ResNet18‑DA模型,确定轧辊磨损图像和工作振动信号与轧辊剩余寿命之间的联系,实现轧辊剩余寿命的在线准确预测。
技术关键词
寿命预测模型
剩余使用寿命预测
轧辊表面
注意力机制
统计特征
连续小波变换
计算机存储介质
轧辊检测技术
异常数据
图像特征分类
特征加权融合
离线
信号特征提取
多源信息融合
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食品安全风险评估
样本
粮油食品
原型
注意力机制
胃镜图像
感知特征
融合特征
特征提取网络
贝叶斯神经网络
时序依赖关系
语音识别方法
深度学习模型
语言模块
样本
告警日志
攻击检测模型
攻击检测方法
卷积神经网络模型
样本