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申请/专利权人：燕山大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260934A
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;F04B51/00;G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/084;G06F119/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种液压泵剩余寿命预测方法及系统，涉及液压泵剩余寿命预测技术领域。通过在粒子滤波重要性重采样过程融入卡尔曼滤波，使观测数据贴近真实数据，降低了出现粒子退化现象的概率，并加入判断过程保障粒子滤波的稳定性，使用融合滤波对多组原始容积效率数据进行清洗；待预测泵的容积效率失效阈值通过自定义或根据试验参数自动生成；通过多组液压泵的容积效率‑时间数据训练RNN神经网络，神经网络训练完成后使用待预测泵的容积效率‑时间数据进行进一步训练，并结合失效阈值求泵马达的失效时间，进一步求出当前待预测泵的剩余使用寿命，进一步提高寿命预测的准确性。
主权项：1.一种液压泵剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测液压泵的多组容积效率数据；采用卡尔曼滤波对多组所述容积效率数据进行处理，得到多组卡尔曼滤波后的容积效率数据的后验估计值；采用粒子滤波对多组所述卡尔曼滤波后的容积效率数据的后验估计值进行处理，得到多组融合滤波后的容积效率数据；设置待预测液压泵的容积效率失效阈值；基于所述多组融合滤波后的容积效率数据和所述容积率失效阈值计算泵马达的失效时间，基于所述泵马达的失效时间，得到当前待预测液压泵的剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种液压泵剩余寿命预测方法及系统
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