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摘 要:本发明公开了一种基于MSWR‑LRCN的旋转类机械寿命预测方法,包括以下步骤:采集数据构成原始数据集并分为训练数据和测试数据;将训练数据和测试数据进行标准化处理;用于提升模型的收敛速度。构建MSWR‑LRCN深度神经网络模型并输入数据样本进行训练;将测试样本输入到训练好的MSWR‑LRCN模型中进行退化趋势预测;对测试数据整个全寿命周期里的完整退化趋势进行复原;计算出测试样本的RUL。上述技术方案通过MSWR‑LRCN网络,构造了两条不同的路径,对两条路径提取的特征进行融合,使提取的特征更加多样化,并将融合后的特征输入到双向长短期记忆网络中进行进一步的处理和分析,以获得更多的RUL预测细节,实现了旋转类机械的RUL预测新方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110219996.5 | 专利名称: | 一种基于MSWR-LR的旋转类机械寿命预测方法 |
申请日: | 2021-02-26 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 机械 旋转 R L LED芯片 机械制造搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |