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摘要：本发明公开了集成融合多传感器数据的设备剩余寿命预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1，在学习阶段，使用多个传感器测对数据采集并进行预处理和特征提取后，训练预测因子并确定系统退化状态；步骤S1.1，数据采集；步骤S1.2，数据预处理和特征选择；步骤S1.3，提取数据集的关键特征；步骤S1.4，预测模型；步骤S1.5，确定系统退化状态；步骤S2，在线估计阶段，使用预测器和预定的退化状态来估计RUL。本发明采用了主成分分析法对数据进行成分分析和特征提取，使用多层感知器的人工神经网络对预测模型进行拟合，使用k‑means方法用于聚类数据和确定系统退化状态，而提高了预测系统的稳定性。
主权项：1.一种集成融合多传感器数据的设备剩余寿命预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1，在学习阶段，使用多个传感器测对数据采集并进行预处理和特征提取后，训练预测因子并确定系统退化状态；步骤S1.1，数据采集；步骤S1.2，数据预处理和特征选择；步骤S1.3，提取数据集的关键特征；步骤S1.4，预测模型；步骤S1.5，确定系统退化状态；步骤S2，在线估计阶段，使用预测器和预定的退化状态来估计RUL；步骤S3，将D-S扩展理论与聚类技术相结合来预测系统的剩余使用寿命RUL，如果数据集的之间存在相当大的冲突，则结果会偏离D-S规则，则使用可转移信念模型TransferableBeliefModel,TBM。
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