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[发明专利]一种基于门控循环残差网络的刀具剩余寿命预测方法-CN202210657535.0在审
发明人：郭保苏;董昊;马轩;鲁泽坤;吴凤和;温银堂 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明一种基于门控循环残差网络的刀具剩余寿命预测方法，属于数控机床刀具剩余寿命预测相关技术领域，其包括以下步骤：采集数控机床刀具整个生命周期的加工磨损信号；对采集到刀具整个生命周期的加工磨损信号进行预处理；对降噪后的信号进行数据划分、归一化处理，赋予标签并分组，构成训练数据集；构建基于门控循环残差网络的刀具剩余寿命预测模型，基于训练数据集，得到训练好的刀具剩余寿命预测模型；在线实时采集刀具加工磨损传感器信号，基于训练好的刀具剩余寿命预测模型，得到刀具剩余寿命的实时预测；本方法提出的刀具剩余寿命预测模型鲁棒性强，预测精度率高，学习速度快，在铣削加工中有较好的推广应用价值。
一种基于门控循环网络刀具剩余寿命预测方法

[发明专利]一种离心泵剩余寿命预测方法-CN202110629453.0有效
发明人：杨奕飞;陈世鹏;齐亮;苏贞;袁伟;叶树霞;何祖军 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种离心泵剩余寿命预测方法，包括：步骤1.获取离心泵的传感器监测数据，并进行数据预处理和特征提取；步骤2.确定长短期记忆网络结构，构造基于LSTM的离心泵剩余寿命预测模型；步骤3.利用EO算法优化离心泵剩余寿命预测模型中的关键参数，得到最优网络结构的长短期记忆网络；步骤4.利用最优的离心泵剩余寿命预测模型预测后期设备剩余寿命。本发明确定最优的离心泵剩余寿命预测模型综合了均衡优化器算法的快速收敛能力和长短期记忆网络的准确时间序列预测能力，利用早期离心泵退化数据预测后期的剩余寿命。
一种离心泵剩余寿命预测方法

[发明专利]结构件剩余寿命预测方法、装置及作业机械-CN202210162037.9在审
发明人：李曾;王佳宇 -专利权人：上海三一重机股份有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供一种结构件剩余寿命预测方法、装置及作业机械，涉及工程机械技术领域，该方法包括：将作业机械的目标数据输入剩余寿命预测模型，以使剩余寿命预测模型输出作业机械中待预测结构件的剩余寿命；其中，目标数据，包括：预设时段内作业机械中液压油缸的压力和待预测结构件的动作数据；剩余寿命预测模型，是基于样本数据及对应的标签进行训练后得到的；样本数据，包括样本时段内样本作业机械中液压油缸的压力和样本作业机械中样本结构件的动作数据本发明提供的结构件剩余寿命预测方法、装置及作业机械，能更准确的预测待预测结构件的剩余寿命，预测的可靠性更高、实用性更强。
结构件剩余寿命预测方法装置作业机械

[发明专利]一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统-CN202010302235.1有效
发明人：王航;彭敏俊;刘永阔;夏虹;夏庚磊 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统。该方法包括：获取待预测时序长度以及在待预测时序长度内待预测电动闸阀的寿命监测数据；将待预测时序长度和与待预测时序长度对应的特征参数形成第一待预测二维数据；根据滑动时窗将第一待预测二维数据转换为待预测三维数据；将待预测三维数据输入训练好的电动闸阀剩余使用寿命预测模型中，得到电动闸阀剩余使用寿命。本发明的电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统，充分考虑了寿命预测特征数据中蕴含的时序特性，更能体现退化过程中的时序特性，具有能够提高剩余使用寿命预测准确率的优点。
一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法系统

[发明专利]滚动轴承剩余使用寿命预测方法-CN202211386138.0有效
发明人：曹智;伏洪勇;李振祥;郭栋;王珂 -专利权人：中国科学院空间应用工程与技术中心
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法,包括:构建训练样本集；采用训练样本集对构建好的轴承使用寿命预测模型进行训练，得到训练好的轴承使用寿命预测模型；在实际使用时，对于某个指定轴承B，基于训练好的轴承使用寿命预测模型，对其当前时刻的剩余使用寿命进行预测。本发明提供的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，可以有效提高滚动轴承的剩余使用寿命预测精度和效率。
滚动轴承剩余使用寿命预测方法

[发明专利]非易失内存器件剩余寿命预测方法、装置、设备及介质-CN202010062739.0有效
发明人：来炜国 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F11/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种非易失内存器件剩余寿命预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：预先根据非易失内存器件中不同的业务模式设定与业务模式对应的剩余寿命预测策略；采集非易失内存器件的运行参数，根据运行参数确定非易失内存器件当前的业务模式；利用与非易失内存器件当前的业务模式对应的剩余寿命预测策略对非易失内存器件进行剩余寿命预测；判断预测出的剩余寿命是否大于设定值，若是，发出提示。本申请公开的上述技术方案，利用与非易失内存器件当前的业务模式对应的剩余寿命预测策略对非易失内存器件进行剩余寿命预测，并在剩余寿命大于设定值时发出提示，以便于用户可以及时对非易失内存器件进行更换，从而降低数据的丢失率
非易失内存器件剩余寿命预测方法装置设备介质

[发明专利]基于多变量灰色神经网络的工业设备剩余寿命预测系统-CN201610227165.1在审
发明人：康琦;张华巍;曹贻社;郝进伟;曲毅 -专利权人：山东毅康科技股份有限公司
申请日： 2016-04-13 - 公布日： 2016-09-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于工业控制技术领域，尤其涉及基于多变量灰色神经网络的工业设备剩余寿命预测系统，包括剩余寿命预测平台，所述剩余寿命预测平台用于实时预测工业设备剩余寿命，每次预测工业设备剩余寿命时，则执行工业设备剩余寿命处理，所述工业设备剩余寿命处理包括：第一步骤、第二步骤、第三步骤、第四步骤、第五步骤、第六步骤，本发明解决了第一，难以保证此建模方法的预测精度等级和预测能力，第二，没有考虑现场工况因素对设备或系统运行的影响，具有使原始序列的趋势更加明显、关键性能参数进行预测、提高模型的精度等级和预测能力以及适用性、得到RBF神经网络误差纠正模型的有益技术效果。
基于多变灰色神经网络工业设备剩余寿命预测系统

[发明专利]一种滚动轴承剩余寿命预测方法-CN201710195156.3在审
发明人：唐樟春;夏艳君;刘杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-03-29 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了滚动轴承剩余寿命预测方法，涉及滚动轴承剩余寿命预测领域。本发明提供一种滚动轴承剩余寿命预测方法，包括一种滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括步骤一、采集并得到表征滚动轴承运行状态的原始振动信号；步骤二、对所述步骤一得到的所述原始振动信号进行消噪处理，得到能够具体表征滚动轴承运行状态的有用信号；步骤三、提取所述步骤二得到的所述有用信号的时域特征和频域特征；步骤四、对所述时域特征与所述频域特征进行特征融合，得到表征滚动轴承运行趋势的特征指标；步骤五、构建剩余寿命预测模型，对所述特征指标进行剩余寿命预测本发明提供的滚动轴承剩余寿命预测方法预测精度高，预测效果好。
一种滚动轴承剩余寿命预测方法

[发明专利]一种剩余寿命预测方法、装置和存储介质-CN202211564417.1在审
发明人：李方;郭炜森;张平 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种剩余寿命预测方法、装置和存储介质，其中方法包括：获取设备的原始数据；对所述原始数据进行无监督聚类训练，获得对应衰减阶段的伪标签；建立基于时空双细胞状态衰减阶段自适应感知的剩余寿命预测模型，根据伪标签对剩余寿命预测模型进行辅助自监督课程训练；采集设备的实时数据，将实时数据输入训练后的剩余寿命预测模型进行预测，输出设备的剩余寿命的预测值和对应的阶段值。本发明以无监督的方式得到衰减阶段信息，以及以自监督辅助学习的方式加强模型对衰减状态学习的能力，从而能让模型更好地融合衰减阶段的概念于剩余寿命预测任务中，进一步提高模型的预测效果。本发明可广泛应用于设备剩余寿命预测领域。
一种剩余寿命预测方法装置存储介质

[发明专利]一种机械设备的剩余寿命预测方法及装置-CN201811125938.0有效
发明人：孙梅玉;孙帮成;李明高;刘天赋;齐洪峰;王坚;戴毅茹;周一青;张强 -专利权人：中车工业研究院有限公司;同济大学
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G16Z99/00 文献下载
摘要：本发明公开一种机械设备的剩余寿命预测方法及装置。其中，所述方法包括：获取预设时间段内机械设备的各个状态参数各自对应的状态数据；其中，所述状态参数是预设的；根据各个所述状态参数各自对应的状态数据和单层感知机模型，获得中间预测结果；其中，所述单层感知机模型是预设的；根据所述中间预测结果和剩余寿命预测反向传播神经网络模型，预测所述机械设备的剩余寿命；其中，所述剩余寿命预测反向传播神经网络模型是预先建立的。本发明提供的机械设备的剩余寿命预测方法及装置，由于结合单层感知机模型和反向传播神经网络模型对机械设备的剩余寿命进行预测，提高了机械设备剩余寿命预测的准确性。
一种机械设备剩余寿命预测方法装置

[发明专利]基于灰狼群优化LSTM网络的锂离子电池剩余寿命预测方法-CN201910238129.9有效
发明人：张长胜;吴琼 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于灰狼群优化LSTM网络的锂离子电池剩余寿命预测方法，涉及锂离子电池技术领域。该方法首先获取锂离子电池的监测数据，并从中提取出锂离子电池容量数据；确定长短期记忆网结构，构造基于LSTM的锂离子电池剩余寿命预测模型；然后利用灰狼群算法优化锂离子电池剩余寿命直接预测模型中的关键参数，得到基于灰狼群优化LSTM网络的直接预测模型；利用优化数据确定最优的锂离子电池剩余寿命直接预测模型；最后利用最优的锂离子电池剩余寿命直接预测模型预测后期锂离子电池容量数据。本发明提供的基于灰狼群优化LSTM网络的锂离子电池剩余寿命预测方法，能够较为准确的预测锂离子电池剩余寿命。
基于狼群优化 lstm 网络锂离子电池剩余寿命预测方法

[发明专利]车辆部件的剩余寿命预测装置-CN202011145131.0有效
发明人：田端淳;奥田弘一;山本真史;关口庆人 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：本发明涉及车辆部件的剩余寿命预测装置。在基于经由无线通信取得的寿命关联数据预测车辆部件的剩余寿命的情况下，使该剩余寿命的预测精度提高。由于寿命关联数据和与车辆的行驶相关的累积行驶距离一起经由无线通信发送到剩余寿命管理中心的服务器，所以能够将累积行驶距离不连续地变化的行驶距离确定为剩余寿命管理中心未能接收到寿命关联数据的数据未取得行驶距离因此，能够基于该数据未取得行驶距离，考虑该数据未取得行驶距离中的车辆部件的寿命降低并预测剩余寿命，该剩余寿命的预测精度提高。
车辆部件剩余寿命预测装置

[发明专利]刀具剩余寿命预测方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202210599876.7在审
发明人：胡宁;刘振国;蒋诗新;李泉洲;钟书棋;陈冰泉 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种刀具剩余寿命预测方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：在数控机床加工过程中，获取该数控机床中刀具的信号样本，该信号样本包括多种类型的刀具信号，各刀具信号包括多个数据点；对该信号样本进行预处理，得到预测信号；将该预测信号输入至预先建立的剩余寿命预测模型中，得到该剩余寿命预测模型输出的该刀具的剩余寿命值。采用本方法能够提升数控机床的刀具的剩余寿命预测的准确性。
刀具剩余寿命预测方法装置设备介质程序产品

[发明专利]不同失效信息条件下的冷备系统剩余寿命预测方法-CN201910577081.4有效
发明人：宋兆理;赵骞;姚杭;贾祥;程志君;郭波 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于寿命预测领域，具体涉及一种不同失效信息条件下的冷备系统剩余寿命预测方法，根据冷备系统失效信息的完整度分情况预测n中取k冷备系统的剩余寿命。本发明结合随机仿真方法，在对冷备系统进行寿命预测的基础上，采用挑选法得到剩余寿命分布，并对三种不同的失效信息完整度情况进行讨论，最终分别给出了对应情况下冷备系统剩余寿命的预测方法。本发明思路新颖，可操作性强，能够广泛应用于各种冷备系统的剩余寿命预测，克服了现有冷备系统的剩余寿命预测方法局限于元件寿命服从指数分布，或n中取1冷备系统的缺陷。
不同失效信息条件下系统剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于左截断右删失数据的剩余寿命分位数的预测方法-CN201810628096.4在审
发明人：冯海林;高伟;齐小刚 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明属于计算机辅助设计技术领域，公开了一种基于左截断右删失数据的剩余寿命分位数的预测方法，通过建立经典的剩余寿命分位数预测模型，其中借助COX模型构建剩余寿命分位数与动态协变量之间的函数关系式，并结合左截断右删失数据的特征给出模型未知参数的估计方法，从而得到基于动态协变量预测的剩余寿命分位数的估计值。本发明的左截断右删失数据下剩余寿命分位数的预测方法实现过程比较简单，且考虑了借助COX模型建立含有动态协变量的剩余寿命分位数预测的函数关系式，同时提高了剩余寿命的预测精度。
剩余寿命截断预测函数关系式计算机辅助设计变量预测模型构建模型建立未知参数预测模型