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申请/专利权人：本钢板材股份有限公司;大连理工大学
摘要：本发明提供了一种基于数模联动的机器设备寿命预测方法，包括如下步骤：S1、通过振动传感器采集目标工况下的设备振动信号，由设备系统得到工况参数，并通过直接测量法得到刀具磨损量作为剩余寿命标签；S2、提取设备振动信号的关键特征；S3、选取相关系数绝对值大于额定值的特征形成特征集；S4、输出对剩余寿命的预测值；S5、构建退化或失效的机理模型，从机理层面描述退化过程；S6、得到在一定工况下随运行时间变化的机理模型；S7、输出最终寿命预测结果。本发明构建的模型能够更准确地对剩余寿命进行预测，综合了机理模型和数据驱动方法的优点，既保持了可解释性也保证了对整体退化趋势的把握。
主权项：1.一种基于数模联动的机器设备寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过振动传感器采集目标工况下的设备振动信号，由设备系统得到工况参数，并通过直接测量法得到刀具磨损量作为剩余寿命标签；S2、对设备振动信号进行时域和频域分析，并对设备振动信号利用小波包分解方法进行时频域分析，提取设备振动信号的关键特征；S3、计算关键特征与剩余寿命标签的相关系数，选取相关系数绝对值大于额定值的特征形成特征集；S4、基于特征集，使用径向基神经网络构建第一神经网络模型，输出对剩余寿命的预测值M1；使用卷积神经网络构建第二神经网络模型，输出最终预测结果M2；S5、基于Archard磨损理论构建退化或失效的机理模型，从机理层面描述退化过程；S6、基于工况参数，通过正交实验设计，得到多组仿真实验数据，对退化或失效的机理模型进行估计，得到在一定工况下随运行时间变化的机理模型，获得时序条件的输出M3；S7、将第一神经网络模型、第二神经网络模型、在一定工况下随运行时间变化的机理模型作为子模型，利用集成学习原理将各个子模型进行融合，通过对子模型的输出M1、M2和M3进行分类取均值获得不同子模型预测结果的综合，输出最终寿命预测结果。
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权利要求：
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