-
公开(公告)号：CN115017826B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210762260.7
申请日：2022-06-30
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种装备剩余使用寿命预测方法，包括：1)无需先验的特征工程，直接对原始多源传感器数据进行简单预处理后生成训练集和测试集；2)搭建深度学习预测模型，包括基于局部特征交互机制的特征矫正子网络、基于全局信息补偿机制的表示学习子网络和估计器子网络；3)将训练集数据输入预测模型对模型进行训练，根据均方根误差(RMSE)和得分函数(Score)两个指标判断模型的有效性，并得到训练好的预测模型；4)将测试装备的运行数据输入训练好的模型中，以进行装备的实时剩余使用寿命预测。本发明有效提高关键装备剩余使用寿命的预测精度。
-
公开(公告)号：CN116089822B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310166396.6
申请日：2023-02-27
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明适用于设备故障预测和人工智能领域，提供了一种基于时空注意力网络的设备RUL预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：将从设备获取的多源传感器数据进行预处理，使各源传感器数据具有相同的数据量级；通过已训练的深度学习预测模型对预处理后的传感器数据进行加权和编码；挖掘加权和编码后的各所述传感器数据中的隐藏特征；对加权后的所述传感器数据进行补全，并对其中的隐藏特征进行加权和解码；对解码后的隐藏特征进行映射，输出设备RUL的预测结果。本发明解决了多传感器数据输入中重要信息不突出的问题，能够减少检测信号中的干扰；且只需要原始数据输入即可得到预测结果，无需额外的特征工程，计算过程简单，预测精度很高。
-
公开(公告)号：CN115270342B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210917555.7
申请日：2022-08-01
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种剥落故障深沟球轴承多自由度动力学建模方法，包括：1)建立深沟球轴承动力学模型，考虑轴和轴承座外壳的弹性支撑以及弹性流体润滑条件下轴承外圈、内圈、滚动体的相互作用；2)模型中包括轴承外圈、内圈以及滚动体的平面位移自由度，共(4+2Nb)个自由度，Nb是滚动体个数；3)建立剥落故障时变位移激励模型和时变位移激励函数；4)运用四阶龙格‑库塔法求解动力学微分方程，得到剥落故障球轴承的模拟信号，并通过实验数据验证了该方法的准确性和可行性。本发明解决了模拟剥落故障球轴承的动态响应问题，实现了球轴承在实际受力情况下的动力学分析，本方法适用于模拟早期单一剥落故障深沟球轴承的振动响应信号。
-
公开(公告)号：CN115270342A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210917555.7
申请日：2022-08-01
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种剥落故障深沟球轴承多自由度动力学建模方法，包括：1)建立深沟球轴承动力学模型，考虑轴和轴承座外壳的弹性支撑以及弹性流体润滑条件下轴承外圈、内圈、滚动体的相互作用；2)模型中包括轴承外圈、内圈以及滚动体的平面位移自由度，共(4+2Nb)个自由度，Nb是滚动体个数；3)建立剥落故障时变位移激励模型和时变位移激励函数；4)运用四阶龙格‑库塔法求解动力学微分方程，得到剥落故障球轴承的模拟信号，并通过实验数据验证了该方法的准确性和可行性。本发明解决了模拟剥落故障球轴承的动态响应问题，实现了球轴承在实际受力情况下的动力学分析，本方法适用于模拟早期单一剥落故障深沟球轴承的振动响应信号。
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.027 seconds)
