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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于空间重构注意力模型的数字孪生扶梯寿命预测方法。包括以下步骤：S1：建立扶梯的数字孪生五维模型；S2：通过扶梯传感器采集实际扶梯的实时振动数据并传递到数据分析平台；S3：对实时振动数据进行特征提取，再通过单调性是否超过阈值对提取的特征进行选择，进而进行特征生成；S4：利用空间重构注意力模型对生成后的特征进行分析，分析获得孪生扶梯的剩余使用寿命。本发明能够有效解决由于实际数据采集中数据缺失、数据量小且数据错误导致难以对机电产品进行监测与健康管理的现状，有效利用传感器数据进行分析，结构简单，且预测准确率高，大大减小了数字孪生构造对传感器数据的依赖，有利于构建数字孪生体。
主权项：1.一种基于空间重构注意力模型的数字孪生扶梯寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立扶梯的数字孪生五维模型，数字孪生五维模型的维度包括实际扶梯、数字孪生扶梯、扶梯振动数据、扶梯传感器和数据分析平台；S2：通过扶梯传感器采集实际扶梯的实时振动数据并将实时振动数据传递到数据分析平台；S3：从时域角度对数据分析平台中的实时振动数据进行特征提取，再通过单调性是否超过阈值对提取的特征进行选择，进而根据选择后的特征进行特征生成，获得生成后的特征；S4：利用空间重构注意力模型对生成后的特征进行分析，分析获得数字孪生扶梯的剩余使用寿命；所述S3具体为：S31：提取数据分析平台中的实时振动数据的时域特征，S32：根据提取的实时振动数据的时域特征计算对应的单调性值，选择单调性值大于阈值的时域特征；所述时域特征的单调性值的计算公式如下： 其中，fi为实时振动数据的第i个时域特征，n为实时振动数据的点数，difffi为对实时振动数据的第i个时域特征求差分，Num为求数目操作，Monotonicityfi为实时振动数据的第i个时域特征fi的单调性值；S33：通过主成分判别对选择后的时域特征进行特征生成，获得生成后的特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于空间重构注意力模型的数字孪生扶梯寿命预测方法
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