摘要
本发明的一种手电钻磨损状态预测与健康管理系统,属于工业设备的智能故障诊断与预测性维护技术领域,包括数据采集与预处理单元,用于采集多模态物理信号并进行处理,以生成标准化的数据帧;多域特征变换单元,用于接收标准化的数据帧,并变换为健康特征向量与负载特征向量;动态健康基线构建单元,用于依据健康特征向量的时间序列与负载特征向量,通过深度生成模型重构生成动态健康基线;残差序列生成与统计监测单元,用于计算健康特征向量与动态健康基线之间的距离,生成残差序列,并对该残差序列进行统计处理,得到统计量,本发明消除了工况变化对健康状态评估的干扰,为后续精准监测提供了纯净、可靠的数据输入。
技术关键词
健康管理系统
手电钻
深度生成模型
非线性流形学习
多域特征
频域特征
监测单元
剩余使用寿命
序列
重构误差最小化
基线
核密度估计方法
时域特征
智能故障诊断
动态
概率密度函数
数据
多模态
故障工况
系统为您推荐了相关专利信息
融合识别方法
时域特征
回波
主动声呐
特征融合网络
数字孪生模型
电厂设备状态
设备健康管理系统
时间序列数据库
人工智能技术
超分辨率重建模型
低分辨率医学图像
生成高分辨率
医学图像超分辨率重建技术
图像超分辨率重建系统
智能健康监护
血糖传感器
管理装置
穿戴式
无线通信模块
健康管理方法
健康管理系统
动态时间规整算法
数据对齐模块
电流采集模块