[发明专利]钢管束生产设备的寿命预测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种钢管束生产设备的寿命预测方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取钢管束生产过程中的设备运行数据以及环境数据；将所述设备运行数据以及环境数据输入寿命预测模型，得到预测的剩余寿命以及寿命影响因素；根据所述预测的剩余寿命以及寿命影响因素进行故障预警。根据本申请实施例提供的钢管束生产设备的寿命预测方法，基于设备运行数据、环境监测数据等多影响因素对钢管束生产设备进行实时快速的疲劳周期分析与预测，并对故障触发关键原因进行诊断与预警，提高了数据管理规范度、计算实时性与设备管理效率，为钢管束设备的正常生产运营提供了保障。

技术领域

本发明涉及工业生产技术领域，特别涉及一种钢管束生产设备的寿命预测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

钢管束生产线由U型钢成型机、组立机、焊接机、割孔机等多种设备组成。钢管束的生产依赖于各设备的正常运转，若有设备因疲劳导致加工能力下降甚至停机，必然对整条生产线带来极大的影响。

钢管束生产设备当前的维护与检修主要依赖人工周期性查看，然而，周期性巡检费时费力，设备疲劳问题发现时间滞后，响应速度慢，无法提前对设备问题进行预警，在高负荷生产时难以抵抗风险。另外，生产环境复杂，设备受影响因素众多，环境变化与生产强度不同也会导致疲劳周期的变化，且难以对设备疲劳原因进行诊断，多监测参数也会导致计算复杂度高、模型更新实时性低等问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种钢管束生产设备的寿命预测方法、系统、设备及存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本申请实施例提供了一种钢管束生产设备的寿命预测方法，包括：

获取钢管束生产过程中的设备运行数据以及环境数据；

将设备运行数据以及环境数据组成的多维数据流输入寿命预测模型，寿命预测模型计算多维数据流对应的权重向量以及隐藏变量的个数，根据权重向量以及隐藏变量的个数计算多维数据流对应的隐藏变量；根据隐藏变量计算钢管束生产设备的剩余寿命，得到预测的剩余寿命以及寿命影响因素；

其中，寿命预测模型计算多维数据流对应的权重向量以及隐藏变量的个数，包括：初始化多维数据流对应的权重向量和隐藏变量的个数，根据初始化后的权重向量计算隐藏变量，根据计算出来的隐藏变量计算能量值以及误差值，根据能量值、误差值以及隐藏变量更新初始化后的权重向量，得到计算出来的多维数据流对应的权重向量；根据计算出来的隐藏变量计算还原的输入值和还原度，当还原度大于第一阈值时，隐藏变量的个数减1，当还原度低于第二阈值时，隐藏变量的个数加1；

根据预测的剩余寿命以及寿命影响因素进行故障预警。

在一个可选地实施例中，根据权重向量以及隐藏变量的个数计算多维数据流对应的隐藏变量，包括：根据如下公式计算多维数据流对应的隐藏变量：

其中，表示t时刻的隐藏变量，表示权重向量，表示t时刻的n维数据流，， k表示隐藏变量的个数。

在一个可选地实施例中，根据隐藏变量计算钢管束生产设备的剩余寿命，包括：根据如下公式计算钢管束生产设备的剩余寿命：

其中，表示t时刻钢管束生产设备的剩余寿命，表示t时刻的隐藏变量，是满足正态分布的变量，表征寿命随时间退化的斜率，为常数，a为权重参数，可根据最小二乘法确定。

在一个可选地实施例中，将设备运行数据以及环境数据输入寿命预测模型，得到预测的寿命影响因素，包括：