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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于相似性的气象设备的剩余使用寿命预测方法。其中，该方法包括：获取气象设备的历史数据，其中，历史数据为气象设备从开始运行到失效的多个多维时间序列的数据，每个多维时间序列的数据包括失效时间；构建DT‑LSTM网络模型，并对DT‑LSTM网络模型的参数进行初始化；将历史数据输入至初始化后的DT‑LSTM网络模型中，输出多维健康因子值，其中，每维健康因子值包括多个健康因子值，本发明解决了现有技术对气象设备的剩余使用寿命预测精度低的技术问题。
主权项：1.一种基于相似性的气象设备的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：获取气象设备的历史数据，其中，所述历史数据为所述气象设备从开始运行到失效的多个多维时间序列的数据，每个多维时间序列的数据包括失效时间；构建DT-LSTM网络模型，并对所述DT-LSTM网络模型的参数进行初始化；将所述历史数据输入至初始化后的DT-LSTM网络模型中，输出多维健康因子值，其中，每维健康因子值均包括多个健康因子值；利用所述多维健康因子值训练LR模型，得到所述多维健康因子对应的多个健康因子曲线；将所述多个健康因子曲线通过指数平滑方法进行处理后，存入健康因子曲线库，其中，所述健康因子曲线库中包含多条健康因子曲线；获取气象设备的目标数据，其中，所述目标数据为所述气象设备的当前在线数据，所述目标数据包括时间长度；将所述目标数据输入至所述DT-LSTM网络模型和LR模型中，得到所述目标数据对应的目标健康因子曲线；利用余弦相似定理将所述目标健康因子曲线与所述健康因子曲线库中的每条健康因子曲线进行匹配，得到所述健康因子曲线库中与所述目标健康因子相似度最高的目标曲线，其中，目标健康因子曲线与所述健康因子曲线库中的每条健康因子曲线匹配过程均存在滞后时间；在得到所述目标曲线后，基于所述失效时间、滞后时间和时间长度，得到气象设备的剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于相似性的气象设备剩余使用寿命预测方法
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