摘要
本发明属于工业设备故障预测技术领域,具体的说是一种结合域特征差异缩减的跨工况设备剩余寿命预测方法及系统,包括:数据采集模块,用于从不同工况下运行的设备上采集多源传感器数据;域特征提取模块采用信号处理技术和特征工程方法,从预处理后的多源传感器数据中提取不同工况设备的域特征;域特征差异缩减模块采用域适应算法对不同工况下的域特征进行差异缩减处理,以减小不同工况数据分布之间的差异,域适应算法采用最大均值差异最小化算法;通过采用最大均值差异最小化算法和其他先进的域适应技术,本发明能够有效地减少不同工况间数据分布的差异,使得训练出的模型具有更强的泛化能力和更高的预测精度。
技术关键词
剩余寿命预测系统
剩余寿命预测模型
工况设备
特征工程方法
剩余寿命预测方法
信号处理技术
深度神经网络
数据分布
传感器
误差
设备运行状态
传播算法
重要性评估方法
特征提取模块
工业设备故障
统计检验方法
系统为您推荐了相关专利信息
能耗预测模型
决策分析方法
能耗特征
决策分析系统
设备配置
钢丝软管
钢丝缠绕速度
物理性能检测设备
多模态融合深度学习
遗传混合算法
新能源电站
辅控系统
数字孪生模型
设备运行数据
实景三维模型
可编程逻辑控制器
远程监控平台
智能巡检机器人
加药泵
控制系统