摘要
本发明属于锅炉设备维护技术领域,具体涉及锅炉管座角焊缝寿命预测方法、装置、电子设备和存储介质;包括步骤S1、利用传感器采集锅炉运行数据;S2、对采集的数据进行数据清洗和数据归一化;S3、从预处理后的数据中提取时域特征,并将时域数据转换到频域;S4、采用融合深度学习算法的混合模型,利用同类型或者相似工况锅炉的历史运行数据、管座角焊缝失效案例数据进行寿命预测模型训练;S5、将经过预处理和特征提取后的锅炉运行数据输入训练好的寿命预测模型,对剩余寿命进行动态预测;S6、达到设定剩余寿命阈值时触发预警,启用预设警报;本发明能够准确预测管座角焊缝的剩余寿命,提前预警维护需求,保障锅炉的安全稳定运行。
技术关键词
锅炉运行数据
寿命预测模型
寿命预测方法
管座角焊缝
融合深度学习
历史运行数据
时域特征
长短期记忆网络
时域统计特征
寿命预测装置
能量分布特征
电位传感器
声光报警装置
保障锅炉
警报
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纹理特征
卷积模块
剩余寿命预测模型
计算机可读取存储介质
深度学习神经网络模型
动态风险评估方法
剩余寿命预测模型
长度计算方法
振动特征
建立预测模型
疲劳寿命预测方法
整体吊弦
应力
仿真模型
疲劳寿命预测技术
状态实时监测系统
寿命预测模型
终端模块
数据处理单元
分析单元
剩余寿命预测方法
奥氏体
钢管
P92钢
金相试样