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申请/专利权人：重庆科技大学;闫静
摘要：本发明展示了一种基于自监督图注意力的时序图推理方法，用于精准预测设备的剩余使用寿命。核心技术包括自监督图注意力机制和关系动态学习层，后者由多个门控循环单元GRU组成，整合构成主体网络，涵盖数据处理层、时序关系层及预测输出层。此方法首先将传感器数据输入先进的时序图模型，然后使用动态时间归整方法加工时间序列数据，再通过自监督图注意力模型动态分析传感器间关系，最后通过两种GRU进行预测，实现设备剩余使用寿命的准确预测。这种自监督注意力方法能有效捕获复杂工业环境下的设备行为模式和退化趋势，显著提升预测准确性和及时性。
主权项：1.一种基于自监督图注意力时序图推理的设备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：从设备关键部位的传感器收集数据，利用自动标注技术对这些数据进行标注，以获取反映设备运行状态的传感器数据，并对这些数据进行必要的预处理；应用动态时间归整DTW完成各个传感器之间的关系图，并将节点数据输入到采用自监督图注意力机制的时序图推理模型中进行深度特征学习，通过自监督学习调整模型参数并进行优化，增强模型对传感器数据间复杂关系的学习能力；再用门控循环单元GRU技术处理时间序列数据，以精确捕捉设备运行过程中的状态变化和关系演化；将分析处理后的数据实时输入至时序图推理模型，使用自监督图注意力网络实时预测设备的剩余使用寿命RUL，实现对设备健康状态的精准监控和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆科技大学 闫静 基于自监督图注意力时序图推理的设备剩余使用寿命预测
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