[发明专利]基于自注意力网络的产品关键零件寿命端到端预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自注意力网络的产品关键零件寿命端到端预测方法。在机械产品关键零件上安装加速度传感器，通过加速度传感器记录零件的振动信号数据，并记录零件运行的时间；对振动信号数据进行数据预处理，同时对运行时间进行处理，得到训练数据样本及对应的剩余使用寿命标签；构建剩余使用寿命的预测模型；训练预测模型，获得训练好的预测模型；采集零件的振动信号数据并进行数据预处理后，输入到训练好的预测模型中实时预测获得零件的剩余使用寿命。本发明采用自注意力网络构建预测模型，能充分挖掘振动信号中的时序特征，克服复杂数据预处理和特征提取的缺点，实现从振动信号到剩余使用寿命的端到端预测，具备操作简单、泛化性强的优点。