[发明专利]一种设备剩余寿命的预测方法及系统有效
| 申请号： | 201911021572.7 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110781592B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 胡昌华;裴洪;司小胜;李天梅;张建勋;庞哲楠 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军火箭军工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘凤玲 |
| 地址： | 710038 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种设备剩余寿命的预测方法及系统。该方法包括：获取待预测设备的历史运行数据；采用历史运行数据对深度置信网络进行训练，得到训练好的深度置信网络；获得待预测设备的当前运行数据；采用训练好的深度置信网络对当前运行数据进行特征提取，得到特征集合；对特征集合进行局部线性嵌入操作，得到健康因子；基于扩散过程，获得健康因子与时间的关系模型；根据健康因子与时间的关系模型，对待预测设备的剩余寿命进行预测；根据待预测设备的剩余寿命，确定待预测设备的剩余寿命的概率密度分布。本发明在适用于海量数据分析的基础上，可以实现对剩余寿命的量化预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 设备 剩余 寿命 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种设备剩余寿命的预测方法，其特征在于，包括：/n获取待预测设备的历史运行数据；所述历史运行数据包括振动数据、力矩数据、转速数据、温度数据和压力数据；/n采用所述历史运行数据对深度置信网络进行训练，得到训练好的深度置信网络；/n获得所述待预测设备的当前运行数据；/n采用训练好的所述深度置信网络对所述当前运行数据进行特征提取，得到特征集合；/n对所述特征集合进行局部线性嵌入操作，得到健康因子；/n基于扩散过程，获得所述健康因子与时间的关系模型；/n根据所述健康因子与时间的关系模型，对所述待预测设备的剩余寿命进行预测；/n根据所述待预测设备的剩余寿命，确定所述待预测设备的剩余寿命的概率密度分布。/n
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