[发明专利]基于集成GMDH框架的旋转机械剩余寿命预测方法有效
| 申请号： | 201910630036.0 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110555230B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 辛格;程强;秦勇;贾利民;王豫泽;张顺捷;赵雪军;程晓卿;王莉 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/20;G06N3/08;G06N3/04;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 邹芳德 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成GMDH框架的旋转机械剩余寿命预测方法，所述方法包括以下步骤：S1，采集多个同一种类旋转机械从正常运行到故障失效过程中的多个传感器数据，通过数据处理，得到训练数据集合W；S2，将数据集通过不同的划分，分别用于构建三个具有差异性的GMDH预测网络；S3，将三个GMDH网络在训练样本上的预测输出作为三层BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练，该BP神经网络用于对三个GMDH网络的预测结果进行集成；S4，利用所述集成GMDH框架对旋转机械剩余寿命进行预测，计算并输出剩余寿命预测值。本发明与经典的LSTM网络和单个GMDH网络相比，能有效提高预测精度和泛化能力，具有更大的实际指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 gmdh 框架 旋转 机械 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成GMDH框架的旋转机械剩余寿命预测方法，其特征在于，主要包括以下步骤：/nS1.选取多个同一种类旋转机械，分别采集从正常运行到故障失效过程中的多个传感器数据，构造历史数据集{X，Y}，其中X为M×N矩阵，每行x
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京交通大学，未经北京交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910630036.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
