摘要
本申请提供一种磨机部件寿命预测方法、系统、设备及介质,属于工业设备运维技术领域,所述方法:实时采集并预处理磨机关键部件的原始振动数据,生成标准化振动信号;提取时域特征、频域特征、小波系数特征及复合特征,构建磨机特征向量;计算磨机特征向量与故障特征数据库中历史故障故障相似度,进行故障匹配;将采集的磨机特征向量输入预训练的寿命预测模型,输出预测部件剩余使用寿命及置信区间,并使用故障匹配结果进行修正;根据从故障特征数据库匹配到的故障类型及修正的部件使用寿命生成维护策略,更新故障特征数据库。本发明提前识别故障并采取维护措施,提高寿命预测准确性,优化维护决策,提高生产效率与设备可靠性,降低维护成本。
技术关键词
剩余使用寿命
磨机部件
寿命预测方法
故障特征
寿命预测模型
频域特征
时域特征
工业设备运维
三轴加速度传感器
振动传感器
寿命预测系统
时间序列特征
停机策略
信号
注意力模型
特征提取模块
识别故障
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
寿命预测模型
寿命预测方法
寿命预测系统
变电站
电流采集模块
变频电机轴承
状态监测系统
故障特征提取
高频开关
状态监测电路
融合终端
保护方法
短时傅里叶变换
等效串联电阻
电表
电能表故障
故障预测模型
专家知识库
故障诊断模型
关键监测参数
系统故障监测
智能变电站
故障定位模型
故障特征
传感器组合