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摘要：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法，包括测量并记录磨床砂轮n通道的传感器数据并经采集卡转换为数字信号；对传感器数据进行分析，若传感器数据的数量大于第一预设数量阈值，直接将数字信号形成特征矩阵，若传感器数据的数量小于第二预设数量阈值，对数据信号分别提取时域、频域特征，形成特征矩阵，并进行规范化得到规范化后的特征矩阵；将规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将需要进行预测的设备数据经过处理后所得的规范后特征矩阵作为输入矩阵对已训练好的神经网络模型进行验证，得到工业设备的剩余使用寿命预测值。提高了最终的预测精度。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：测量并记录磨床砂轮n通道的传感器数据并经采集卡转换为数字信号，以当前设备已完成作业次数或单位时间作为设备当前已使用寿命；S200：对所获得的n通道的传感器数据进行分析，若传感器数据的数量大于第一预设数量阈值，直接将数字信号形成特征矩阵，若传感器数据的数量小于第二预设数量阈值，对数据信号分别提取时域、频域特征，形成特征矩阵，对特征矩阵进行规范化得到规范化后的特征矩阵；S300：在模型训练阶段，将规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对物理信息神经网络框架下的Mamba网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S400：在模型测试阶段，将需要进行预测的设备数据经过处理后所得的规范后特征矩阵作为输入矩阵对已训练好的神经网络模型进行验证，得到工业设备的剩余使用寿命预测值。
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百度查询： 湖南大学 一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法
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