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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于多分支横向扩增网络的持续剩余使用寿命预测方法，属于机械设备剩余寿命预测技术领域。该方法包括：S1：连续采集机械设备不同工况下的状态监测数据，并通过快速傅里叶变换获取频域信号；频域信号包含指示故障特征或退化模式的特定频率成分；S2：将频域信号进行归一化处理；S3：将归一化处理后的数据分为正常数据和退化数据；S4：构建MBHAN模型，并采用加入了MWC正则化项的损失函数来训练优化MBHAN模型，其中，MBHAN表示多分支横向扩展网络，MWC表示记忆权重约束；S5：利用优化后的MBHAN模型来预测机械设备的剩余使用寿命。本发明实现机械设备终身的RUL预测任务的学习和RUL预测。
主权项：1.一种基于多分支横向扩增网络的持续剩余使用寿命预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：连续采集机械设备不同工况下的状态监测数据，并通过快速傅里叶变换获取频域信号；频域信号包含指示故障特征或退化模式的特定频率成分；S2：将频域信号进行归一化处理；S3：将归一化处理后的数据分为正常数据和退化数据；S4：构建MBHAN模型，并采用加入了MWC正则化项的损失函数来训练优化MBHAN模型，其中，MBHAN表示多分支横向扩展网络，MWC表示记忆权重约束；S5：利用优化后的MBHAN模型来预测机械设备的剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于多分支横向扩增网络的持续剩余使用寿命预测方法
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