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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于Bayesian‑LSTM的热轧精轧机轧辊剩余寿命预测方法，在离线阶段根据传感器采集数据库与维修表单中得到轧辊运行公里数L和轧辊直径d的历史数据生成得到轧辊健康指标数据集，对Bayesian‑LSTM神经网络进行训练；在在线阶段，将待测热轧精轧机轧辊特征输入已训练的Beyesian‑LSTM模型中，得到测试集轧辊健康指标HI的时序模型，结合轧辊剩余寿命与不确定性评估指标，预测测试集轧辊的剩余寿命。本发明改变对轧辊剩余寿命预测精度差、难以获得不确定性评估结果的现状。
主权项：1.一种基于Bayesian-LSTM的热轧精轧机轧辊剩余寿命预测方法，其特征在于，在离线阶段根据传感器采集数据库与维修表单中得到轧辊运行公里数L和轧辊直径d的历史数据生成得到轧辊健康指标数据集，对Bayesian-LSTM神经网络进行训练；在在线阶段，将待测热轧精轧机轧辊特征输入已训练的Beyesian-LSTM模型中，得到测试集轧辊健康指标HI的时序模型，结合轧辊剩余寿命与不确定性评估指标，预测测试集轧辊的剩余寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于Bayesian-LSTM的热轧精轧机轧辊剩余寿命预测方法
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