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摘 要:本发明公开了一种基于混合神经网络模型的机电设备健康状态预测方法,包括收集机电设备工况参数时间序列历史数据样本和健康状态标志的时间序列历史数据样本;针对每种类型的工况参数的时间序列历史数据样本,分别建立相应的LSTM网络模型,并通过各自相应的LSTM网络模型自动提取各种类型的工况参数的特征;为LSTM网络模型的输出层向量中每个特征输出赋予不同的权值,获取各个LSTM网络模型的输出层向量的加权输出等步骤。优点是:针对每个工况参数,设置一个LSTM网络模型,可以充分挖掘工况参数和机电设备健康状态之间的时序依赖关系,并充分考虑不同工况参数对机电设备健康状态之间的不同影响,设置不同的参数值,从而使得机电设备的健康状态预测更为准确。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011349493.1 | 专利名称: | 一种基于混合神经网络模型的机电设备健康状态预测方法 |
申请日: | 2020-11-26 | 申请/专利权人 | 华侨大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 福建省泉州市丰泽区城华北路269号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2021-02-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112381316A | 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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 | |
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 |
2022/11/25 | 授权 | |
2021/03/09 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 202011349493.1 申请日: 2020.11.26 |
2021/02/19 | 公开 |