发明专利 已授权

基于小波包分解和1D-CNN的继电器寿命预测方法

📄 申请号:CN202111368153.8 📄 发布日:2026/07/13

著录项目信息

申请日
2021-11-18
公开号
CN114021477B
公开日
2024-06-25
申请人
江苏科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

工业设备维护, 继电器故障预测, 预测性维护, 电气设备健康管理

摘要

本发明是一种基于小波包分解和1D‑CNN的继电器寿命预测方法,包括步骤1进行熔焊实验,监测并存储电磁继电器的敏感参数;步骤2:利用小波包分解对继电器敏感参数进行分解和重构,提取数据中的时频特征;步骤3:对经过步骤2处理过的数据添加剩余寿命标签,划分训练集、验证集和测试集,并打乱数据的排列方式;步骤4:建立以1D‑CNN为基础的深度学习寿命预测模型,确定学习率、激活函数、损失函数和模型结构,建立多个平行对照组,选取最优模型;步骤5:保存最优的模型与超参;步骤6:利用深度学习寿命预测模型对测试集进行寿命预测。本发明解决了现有的电磁继电器寿命预测模型提取数据特征困难的缺陷,提高了模型的预测精度。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:50 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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