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申请/专利权人：北京工业大学;北京科博纳信息技术有限公司
摘要：本发明提出一种基于多目标动态优化健康退化指数的泵站机组健康评估方法和系统。其中，方法包括：应用预处理后的多维时间序列数据和训练标签训练基于交互式图神经网络的健康基准模型；应用健康基准模型预测健康状态评估特征变量的预测值；基于马氏距离计算健康状态评估特征变量的预测值与健康状态评估特征变量的实时监测值的距离，构建健康状态评估特征变量的健康退化指数；应用健康退化指数，构建并求解用于确定健康退化指数的权重的多目标函数；得到健康退化指数的权重；将权重和健康退化指数加权求和，得到综合健康退化指数。本发明提出的方案能够通过优化权重分配显著提高了评估的精度和全面性，更准确地反映设备实际运行的健康状态变化。
主权项：1.一种基于多目标动态优化健康退化指数的泵站机组健康评估方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、对泵站机组传感器采集的多维时间序列数据进行数据预处理，得到预处理后的多维时间序列数据；步骤S2、采用随机森林对所述预处理后的多维时间序列数据进行特征重要性评估，筛选出机组健康状态评估特征变量，作为训练标签；步骤S3、应用所述预处理后的多维时间序列数据和训练标签训练基于交互式图神经网络的健康基准模型；步骤S4、将实时采集的多维时间序列数据经过预处理后，输入到训练好的健康基准模型中，得到实时运行的机组健康状态评估特征变量的预测值；步骤S5、基于马氏距离计算机组健康状态评估特征变量的预测值与机组健康状态评估特征变量的实时监测值的距离，构建机组健康状态评估特征变量的健康退化指数；步骤S6、应用所述健康退化指数，构建用于确定健康退化指数的权重的多目标函数；采用序列最小二乘算法求解所述多目标函数，得到健康退化指数的权重；将所述权重和健康退化指数加权求和，得到综合健康退化指数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 北京科博纳信息技术有限公司 一种基于多目标动态优化健康退化指数的泵站机组健康评估方法和系统
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