公开(公告)号：CN118036451A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410127257.7

申请日：2024-01-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘淑杰 ,  王宇 ,  吕帅 ,  刘耕硕 ,  孟祥杰

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06F119/02 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种用于受限样本下旋转机械的寿命预测方法、系统和存储介质，属于旋转机械的剩余寿命预测技术领域。首先分别采集某工况和其他工况下的振动信号作为源域数据和目标域数据，再进行特征提取形成特征集；搭建元学习器作为训练用模型，融合自注意力机制和卷积神经网络；构建自适应加权损失函数，使用源域数据生成元任务作为输入，使用Reptile元学习框架对元学习器进行训练；目标域提供极少量的样本组建回归任务，对元学习器进行梯度更新，使模型迅速适应新领域，有效预测目标域样本的剩余使用寿命。本发明构建的模型能够更准确地捕获和理解设备的运行状态，模型对时间序列数据的处理能力增强，预测设备剩余使用寿命时达到更高的准确率。

公开(公告)号：CN118464432A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410553483.1

申请日：2024-05-07

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘淑杰 ,  吕帅 ,  李宏坤 ,  王宇 ,  刘耕硕 ,  戴玮

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/025 ,  G01M13/028 ,  G01M13/02 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种变速箱齿轮剩余使用寿命预测方法，属于变速箱齿轮剩余寿命预测技术领域。所述的剩余使用寿命预测方法首先构建了一种能够表征齿轮退化信号概率分布并具备较好单调性的健康指标，并提出了一种具备多个退化模式与自适应漂移的DPM‑MPALMLSM退化模型，用于变速箱齿轮的RUL预测，最后构建一种基于性能评估的路径动态匹配算法，以评估每种退化模式的性能，并确定在线预测中的最优退化模式。本发明具备较好单调性，能够有效规避健康指标中的异常值和小幅度波动，且能够有效切换合适的退化模式，实现更准确的RUL预测。

公开(公告)号：CN119378382A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411476721.X

申请日：2024-10-22

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 吕帅 ,  刘淑杰 ,  李宏坤 ,  王宇 ,  刘耕硕

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明属于电子元器件剩余使用寿命预测技术领域，涉及一种神经网络与随机过程结合的MOSFET器件剩余使用寿命预测方法。本发明采用样本交互卷积网络有效地学习历史数据的退化趋势，并预测目标设备的长期退化趋势。采用具有测量误差和长期依赖特性的非线性分形布朗运动随机退化模型对退化状态进行更新。将退化实测值与预测值相结合，基于非线性分形布朗运动构建状态空间模型；采用基于卡尔曼滤波算法、期望最大化算法和最大似然估计算法同步更新参数的状态参数联合估计方法。本发明还可以推广到锂电池等不同设备的RUL预测，为电子产品的智能运维与维修决策提供理论依据和技术支撑。本发明的技术应对降低能源消耗与运行成本，具有重要价值。