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申请/专利权人：中国特种设备检测研究院;青海中特检特种设备检测有限公司

摘要：本申请涉及基于数据驱动的动设备剩余寿命预测方法，涉及预测剩余寿命技术领域，包括：采集动设备的数据；对数据进行处理，获得第一数据；提取退化特征，将退化特征整合为退化特征向量；定义健康指标，获取复合健康指标；建立非线性维纳退化模型，基于第一数据，采用最小二乘法估计非线性维纳退化模型的特征参数，实现对动设备剩余寿命的预测。本申请通过采集动设备的观测值，并对这些观测值进行处理和特征提取，可以捕获动设备的退化模式，并更准确地描述其性能变化。

主权项：1.基于数据驱动的动设备剩余寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：数据采集：对第个动设备进行观测，采集时刻动设备的第种缺陷的观测值；维度判断：判断观测值是否为一维数据，若是，则执行模型构建步骤；若否，则执行非线性降维步骤；非线性降维：对观测值非线性降维，获得第一数据，并将第一数据作为观测值；构建样本集：将所有观测值作为样本集，每个观测值作为样本集中的样本点；确定近邻点：寻找样本集中每个样本点的k个近邻点，所述k为预先设定的数值；计算权值矩阵：由每个样本点的近邻点，计算出所述样本点的局部重建权值矩阵；更新观测值：由所述样本点的局部重建权值矩阵和所述样本点的近邻点，计算所述样本点在低维空间上投影的输出值，将所述输出值作为新的观测值；模型构建：建立非线性维纳退化模型，并通过观测值对非线性维纳退化模型进行训练，所述非线性维纳退化模型的计算模型如下： ；其中，为以θ为特征参数，表示时刻与复合健康指标之间映射关系的非线性曲线；为扩散系数，用于表示退化过程的动态特性；为非标准布朗运动；为漂移系数，用于表征设备退化速度；为测量误差；设置健康指标：包括提取退化特征、确定融合系数、确定健康指标、确定健康指标阈值和绘制健康指标曲线步骤；提取退化特征：在观测值中提取第种缺陷的退化特征，记为健康指标参数I；确定融合系数：确定每个退化特征对应的融合系数，记为健康指标参数II；确定健康指标：将健康指标参数I与健康指标参数II进行乘积运算后，获得健康指标；确定健康指标阈值：定义健康指标阈值；绘制健康指标曲线：绘制健康指标随时间变化的曲线，获得健康指标阈值对应的时间；预测剩余寿命：包括获取退化量、计算对应寿命和计算剩余寿命步骤；获取退化量：包括：求解特征参数θ’和获取实际退化量步骤；求解特征参数θ’：获取当前时刻待测动设备的观测值,将观测值作为非线性维纳退化模型的输入，输出待测动设备的特征参数θ’；在求解特征参数θ’步骤中，获取当前时刻待测动设备观测值，并对观测值进行非线性降维，以获得第二数据，将第二数据作为新的观测值，输入至非线性维纳退化模型，输出待测动设备的特征参数θ’；获取实际退化量：根据特征参数θ’估计动设备的退化轨迹，获得待测动设备在当前时刻的实际退化量；计算对应寿命：基于健康指标曲线，获得实际退化量与健康指标数值相等的时间；计算剩余寿命：计算并输出待测动设备的剩余寿命，剩余寿命的计算模型如下： 。

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