摘要
本发明提供了一种深海水密接插件的寿命预测方法,涉及寿命预测领域,具体包括:构建张量数据集;将分解后的特征张量输入多尺度稀疏神经网络,通过空洞卷积模块与注意力门控机制提取跨尺度退化特征;利用双通道Transformer‑CBAM网络融合特征;利用因果图自编码器学习深海环境扰动下的不变故障表征,并通过梯度反转层驱动的域对抗网络实现跨深度工况分布对齐;通过环境参数调制的非线性维纳过程建模随机波动影响,结合蒙特卡洛路径模拟与贝叶斯推断进行置信区间量化,输出水密接插件的动态剩余寿命预测结果。本发明的技术方案克服现有技术中不能对深海水密接插件寿命进行精确预测的问题。
技术关键词
深海水密接插件
寿命预测方法
稀疏神经网络
矩阵
因子
输入多尺度
卷积模块
Arrhenius模型
多尺度特征
剩余寿命预测
融合特征
蒙特卡洛
模糊C均值聚类算法
故障表征
退化特征
注意力
特征提取器
标签
编码器
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