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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时空动态关联图的复杂装备性能参数预测方法。本发明包括：采集并构建装备性能参数预测数据集；利用装备性能参数预测数据集对基于时空动态关联图的复杂装备性能参数预测模型进行训练后，获得训练好的复杂装备性能参数预测模型；将实时获得的最新状态监测数据经过预处理后输入到预测模型中，实时获得装备性能参数的多步预测结果。本发明通过在预测模型中引入以单个变量的局部窗口级子序列为节点的时空动态关联图和动态图结构生成模块实现了对性能参数相关状态变量的自动筛选和对各相关变量关联模式局部特性的动态建模，从而有效提升性能参数预测的准确性，适用于各类变工况场景下的复杂装备性能参数短期预测和长期预测任务。
主权项：1.一种基于时空动态关联图的复杂装备性能参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：连续采样记录包括性能参数在内的复杂装备多个状态监测变量的历史信号，得到复杂装备多通道状态监测数据；S2：对复杂装备多通道状态监测数据进行预处理后，构建获得装备性能参数预测数据集；S3：利用装备性能参数预测数据集对基于时空动态关联图的复杂装备性能参数预测模型进行训练后，获得训练好的复杂装备性能参数预测模型；S4：将实时获得的新的状态监测变量信号进行预处理后再输入到训练好的复杂装备性能参数预测模型中，得到复杂装备性能参数在预测步长下的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于时空动态关联图的复杂装备性能参数预测方法
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