[发明专利]一种工业设备剩余有效寿命预测方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种工业设备剩余有效寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a：对设备的原始振动信号数据进行归一化处理；

步骤b：使用经验模态分解方式对归一化处理后的振动信号数据进行特征扩充后，提取所述振动信号数据的数据特征；

步骤c：根据提取的数据特征构建时序卷积网络；

步骤d：使用所述时序卷积网络输出设备的剩余有效寿命预测结果；

所述步骤b中，对振动信号数据进行特征扩充具体包括：

步骤b1：找出振动信号数据X_scaled的所有极大值点，并用三次样条插值函数拟合所有的极大值点，形成振动信号数据X_scaled的上包络线；找出振动信号数据X_scaled的所有极小值点，并通过三次样条插值函数拟合所有的极小值点，形成振动信号数据X_scaled的下包络线；

步骤b2：根据上包络线和下包络线计算包络线均值x’，记作x’＝[a1，a2，…，a(N)]，将振动信号数据X_scaled减去该包络线均值x’，得到一个新的信号序列x¹；

步骤b3：判断信号序列x¹是否是本征模函数，如果x¹不是本征模函数，重新执行步骤b1对振动信号数据进行重新分解；如果x¹是本征模函数，执行步骤b4；

步骤b4：将所述信号序列x¹表示为c＝[c(1)，c(2)，…，c(N)]，将归一化后振动信号数据X_scaled和x¹相减，得到一个新的信号序列，并重新执行步骤b1至步骤b3，对新的信号继续往下分解，直到经过多次分解之后的xⁱ是单调的，则经验模态分解结束，剩下的xⁱ称之为余项；对于分解得到的若干个本征模函数信号序列或者余项，经过计算得到每个时间片的分量的能量，所述能量表达式为：

上述公式中，N表示耽搁时间片内的信号长度；c(i)表示某本征模函数内第i个数据点的信号幅值。

2.根据权利要求1所述的工业设备剩余有效寿命预测方法，其特征在于，在所述步骤a中，归一化公式为：

X_std＝X-X_min/X_max-X_min

X_scaled＝X_std*(X_max-X_min)+X_min

上述公式中，X为原始振动信号数据，X_scaled为归一化处理后的振动信号数据，X_std、X_min、X_max分别是原始振动信号数据的均方差、最小值和最大值，假设归一化后的振动信号数据X_scaled＝[x(1)，x(2)，...，x(N)]。

3.根据权利要求1所述的工业设备剩余有效寿命预测方法，其特征在于，在所述步骤b3中，所述判断信号序列x¹是否是本征模函数的判断方式为：本征模函数必须满足两个必要条件：一是函数在整个时间范围内局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多差一个；二是在任意时刻点，局部最大值的上包络线和局部最小值的下包络线的平均值必须为0或者接近0。

4.根据权利要求1至3任一项所述的工业设备剩余有效寿命预测方法，其特征在于，在所述步骤d中，使用时序卷积网络输出设备的剩余有效寿命预测结果具体为：所述时序卷积网络是用一维因果卷积和扩张卷积作为标准卷积层，并将每两个这样的卷积层与恒等映射封装为一个包含RELU函数的残差模块，由残差模块堆叠起深度的时序卷积网络，并在最后使用全卷积代替全连接层，使输出与输入维度一致，实现端到端的预测。