公开(公告)号：CN119849309A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411927297.6

申请日：2024-12-25

Applicant: 重庆大学

Inventor： 柴毅 ,  尹宏鹏 ,  范林川 ,  李硕 ,  徐开雄 ,  张昱锟

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积网络的设备剩余寿命预测方法，包括以下步骤：首先，注意力分配：利用趋势注意力机制分配设备监测信号注意力值，得到新的加权输入样本；然后，深度特征提取：利用三个全卷积层的网络结构提取S1得到的加权输入样本的深度退化特征；最后，剩余寿命预测值计算：利用全局平均池化层压缩深度退化特征维度，再通过全连接层和修正线性单元计算设备的剩余寿命值。本发明采用上述一种基于全卷积网络的设备剩余寿命预测方法，通过考虑信号趋势特征，提出了趋势注意力机制，可以在较小的计算代价下实现设备监测信号的最优注意力分配，加强对重要信号的关注，提高对设备剩余寿命预测的精度，有利于提高设备使用的安全性和可靠性。