摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化预测方法及系统。该方法包括:对阻隔层环境多元数据采集预处理,构建三维张量数据;计算阻氧效率、抗渗性能等指标,得到性能时序数据;提取多维特征并通过自动编码器融合;应用混合深度学习模型预测性能退化;分析退化曲线特征,执行模式聚类得到风险矩阵;基于风险评估优化维护决策方案。本申请利用混合深度学习模型同时捕捉时间和空间维度的依赖关系,显著提高预测精度;基于退化模式识别和风险等级评估,实现精准的多场景维护决策,降低环境风险并优化维护成本。
技术关键词
性能退化预测方法
混合深度学习模型
数据
动态规划算法
曲线
风险
蒙特卡洛模拟方法
长短期记忆网络
动态时间规整算法
时序
矩阵
剩余使用寿命
多场景
时域特征
策略
频域特征
决策
自动编码器网络
模式
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传感器监测节点
环境监测节点
数据处理中心
预警方法
节点数
气氛推板炉
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阶段
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