[发明专利]一种基于KPCA-LSTM的机械设备剩余使用寿命预测方法在审
| 申请号： | 202310214882.0 | 申请日： | 2023-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN116432337A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 曹现刚;叶煜;赵江斌;段雍;杨鑫;张富强;程博洋 | 申请（专利权）人： | 西安科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F119/02;G06F119/04 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 田甜 |
| 地址： | 710065 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于KPCA‑LSTM的机械设备剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：采集机械设备的多传感器退化数据，将退化趋势明显传感器信息进行核主成分分析，获得各主元的贡献率；确定第1主元和第2主元对应的数据，并进行融合获得综合健康指标；将综合健康指标进行一阶求导和二阶求导，确定设备的退化点，并根据机械设备的退化点和发生故障的时间点，确定机械设备的剩余使用寿命；构建了面向机械设备的贝叶斯优化LSTM剩余使用寿命预测模型；通过LSTM模型进行预测，预测机械设备的剩余使用寿命的退化过程。该方法使用多传感器数据级融合的方法，使得融合的结果能表征设备的退化过程，并通过贝叶斯优化LSTM预测模型，预测机械设备剩余使用寿命的退化趋势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kpca lstm 机械设备 剩余 使用寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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