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摘要：本申请涉及寿命预测技术领域，提供了一种基于特征优选及退化检测的混合神经网络RUL预测方法及系统。该方法中通过退化度量模型对样本对象的全寿命周期的振动数据进行特征提取及筛选，找到样本对象的多个不同的最优抗干扰特征；通过最优退化特征的统计序列UFj和统计序列UBj，结合显著性水平α及其对应的双侧分位数，确定样本对象的第一粗略退化起始时间t1和第二粗略退化时间t2，进而得到最优退化特征的退化起始时刻，并将全部最优退化特征作为预测模型输入，依据退化起始时刻划分退化状态，构建模型输出标签，对混合神经网络寿命预测模型进行训练，实现对目标对象的剩余使用寿命的预测，达到预防设备失效故障、保障设备安全运行的目的。

主权项：1.一种基于特征优选及退化检测的混合神经网络RUL预测方法，其特征在于，包括：步骤S101、对获取的样本对象的全寿命周期的振动数据进行特征提取，并基于预先构建的退化度量模型从提取的特征中筛选出所述样本对象的最优退化特征；步骤S102、确定所述样本对象的最优退化特征趋势突变检验的统计序列UFj以及统计序列UBj，并将所述统计序列UFj与所述统计序列UBj的曲线交点作为所述样本对象的最优退化特征的第一粗略退化起始时间t1；步骤S103、响应于给定显著性水平α，若所述第一粗略退化起始时间t1位于所述显著性水平α对应的双侧分位数±Uα的两临界直线之间，确定所述第一粗略退化起始时间t1为所述样本对象的最优退化特征的退化起始时刻；若所述第一粗略退化起始时间t1未位于所述显著性水平α对应的双侧分位数±Uα的两临界直线之间，确定所述样本对象的全寿命周期的振动数据绝对值超过μnor+3σnor的时间为所述样本对象的最优退化特征的第二粗略退化起始时间t2，并根据所述第一粗略退化起始时间t1和所述二粗略退化起始时间t2，基于预先构建的退化时刻模型，确定所述样本对象的最优退化特征的退化起始时刻；其中，μnor为所述样本对象的全寿命周期的振动数据绝对值的均值，σnor为所述样本对象的全寿命周期的振动数据绝对值的标准差；步骤S104、基于所述样本对象的全部最优退化特征及其对应的退化起始时刻构建样本数据集，对预先构建的混合神经网络寿命预测模型进行训练，以对与所述样本对象对应的目标对象的剩余使用寿命进行预测。

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权利要求：

百度查询： 呼伦贝尔学院 基于特征优选及退化检测的混合神经网络RUL预测方法及系统