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一种工业设备剩余寿命预测方法、系统及设备 

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申请/专利权人:中国科学院自动化研究所

摘要:本发明属于工业设备剩余寿命预测领域,具体涉及了一种工业设备剩余寿命预测方法、系统及设备,旨在解决不同设备在模型的特征空间中数据分布存在差异及预测结果不确定性的问题。本发明包括获取寿命结束的工业设备的数据作为源域数据;获取运行中的工业设备的数据作为目标域数据;对源域数据和目标域数据进行预处理得到源域训练数据集和目标域训练数据集;将源域训练数据集和目标域训练数据集输入到预构建的剩余寿命预测训练模型中进行训练直至两个域的数据分布差异最小化,并得到剩余寿命预测模型;将剩余寿命预测模型应用到工业设备剩余寿命预测的真实场景中。本发明大大减小两个域的数据分布差异,还可以计算剩余寿命预测结果的可信度。

主权项:1.一种工业设备剩余寿命预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取寿命结束的工业设备的数据作为源域数据;所述源域数据包括设备全生命周期数据;获取运行中的工业设备的数据作为目标域数据;所述目标域数据包括设备运行数据;对所述源域数据和所述目标域数据进行预处理得到源域训练数据集和目标域训练数据集;将所述源域训练数据集和目标域训练数据集输入到预构建的剩余寿命预测训练模型中进行训练直至两个域的数据分布差异最小化,并得到剩余寿命预测模型;所述剩余寿命预测训练模型包括特征提取模块和领域判别模块,所述将所述源域训练数据集和目标域训练数据集输入到预构建的剩余寿命预测训练模型中进行训练直至两个域的数据分布差异最小化包括如下步骤:通过所述特征提取模块提取源域训练数据集的领域标签特征值以及目标域训练数据集的领域标签特征值;将源域和目标域的领域标签特征值输入至所述领域判别模块中训练直至所述领域判别模块的损失最大化,其中,所述领域判别模块的损失和两个域的数据分布差异成反比;将所述剩余寿命预测模型应用到工业设备剩余寿命预测的真实场景中。

全文数据:

权利要求:

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