买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学

摘要：本发明公开了一种机械设备的剩余寿命预测方法，它涉及机械技术领域。包括以下步骤：数据收集、数据预处理、特征提取、模型构建、模型训练、模型验证与测试、剩余寿命预测和模型更新。本发明由于CNN可以自动提取机械设备故障模式的特征，可以进行高精度的剩余使用寿命预测。CNN可以处理大型数据集，可以对各种机械设备的剩余使用寿命进行预测。使用范围广泛，由于CNN可以实时处理数据，因此可以实时预测剩余使用寿命并采取适当措施，通过使用CNN进行剩余使用寿命预测，可以减少维护和修理成本，从而提高企业的成本效益。

主权项：1.一种机械设备的剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1、数据收集：首先，通过安装各种传感器和测量设备来收集机械设备的历史运行数据，收集设备的失效历史记录以及维修故障信息；2、数据预处理：对收集到的数据进行清洗和归一化处理，消除异常值和噪声干扰；然后，将数据分为训练集、验证集和测试集，以便后续的模型训练和评估；归一化处理将数据线性变换到[0,1]区间；其公式为：x’＝\frac{x-minx}{maxx-minx；x’是归一化后的特征值，minx和maxx分别是原始数据集中该特征的最小值和最大值，x为收集到数据；3、特征提取：根据设备的工作原理和失效模式，对预处理后的数据进行特征提取，选择与设备寿命相关的特征参数，并通过时间序列分析法将上述特征参数可以作为卷积神经网络的输入；4、模型构建：采用卷积神经网络构建剩余寿命预测模型；5、模型训练：利用训练集数据对CNN模型进行训练，通过反向传播和梯度下降优化算法调整模型参数，使模型能够更好地拟合数据；6、模型验证与测试：使用验证集数据对模型进行验证，调整模型参数以防止过拟合，然后使用测试集数据对模型进行测试，评估模型的预测性能；7、剩余寿命预测：将实际设备运行数据输入到训练好的CNN模型中，输出设备的剩余寿命预测结果；根据预测结果，制定相应的维护和更换计划，以降低设备故障风险，并将模型集成到机械设备监控系统中，以实时监测机械设备的状态并预测其剩余寿命；8、模型更新：随着设备运行数据的不断积累，定期更新CNN模型，提高模型的预测精度和可靠性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种机械设备的剩余寿命预测方法