[发明专利]基于多参数融合健康因子和时间卷积神经网络的轴承退化趋势预测方法在审
| 申请号： | 202210400678.3 | 申请日： | 2022-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN114819315A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 王华庆;张玺森;宋浏阳;赵晟凯 | 申请（专利权）人： | 北京化工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多参数融合健康因子和时间卷积神经网络的轴承退化趋势预测方法。本发明基于多参数融合深度神经网络提取轴承多个时域参数并进行融合，采用小波激活函数Morlet，构建融合健康因子，利用时间卷积神经网络，将健康因子作为样本数据，实现轴承退化趋势预测。其步骤如下：(1)采集轴承全寿命振动信号；(2)提取时域参数并进行归一化处理；(3)基于单调性和相关性标准，筛选时域参数；(4)设置标签，形成构建健康指标所需的数据集；(5)设定多参数融合深度神经网络结构，构建融合健康因子；(6)对融合健康因子设置标签，形成预测轴承退化趋势所需的数据集；(7)设定时间卷积神经网络结构，实现轴承退化趋势预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 参数 融合 健康 因子 时间 卷积 神经网络 轴承 退化 趋势 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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