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申请/专利权人：上海仪电(集团)有限公司中央研究院
摘要：一种轴承使用寿命模型创建及其预测方法，通过前期的数据累积与特征分析，动态的提取轴承振动传感器时间序列数据中与轴承剩余使用寿命有关的特征，在数据采集端进行对应的数据特征提取，随时间变化的自动特征分析方法以及对应端设备数据特征提取方法，解决了轴承生产工况、环境、型号等变化对于预测模型带来的影响；此外，将提取后压缩的特征数据上传至服务器，提取后的特征数据形成了新的时间序列，利用LSTM对时域和频域的时间序列分别进行建模和优化，最终形成轴承剩余使用寿命预测的模型。
主权项：1.一种轴承的使用寿命预测模型的创建方法，其特征在于：包括如下步骤，1）震动传感器对轴承的震动进行实时采集，并将采集到的数据通过数据采集卡输入至网关；2）网关针对处于设定时间窗口内的震动传感器数据进行时域、频域的特征提取；提取的时域特征包括最大值、最小值、均值、方差、中位数、25%位数、75%位数、均方根、波峰因数、峰度、偏度；提取的频域特征包括最大峰高度、最大峰频率点、最大峰波峰因数、最大峰偏度、第二峰高度、第二峰频率点、第二峰波峰因数、第二峰偏度；3）网关针对提取的特征数据，基于特征的时序相关度进行聚类，提取各类中最有代表性的特征作为新的特征列表，并将新的特征列表发送至服务器；聚类的算法如下，a）设定一个归类的门限值，将相关系数大于或等于门限值的特征分到同一类；b）选取同一类中处于中心或最接近中心位置的特征作为该类中心；c）与已选类的中心的相关系数小于门限值的另行归类，直至将所有特征都完成归类；4）服务器根据新的特征列表对服务器中已保存的实验时序数据进行对应特征提取，形成新的训练特征向量；5）服务器将新的训练特征向量进行时域和频域区分后分别进行LSTM训练，形成新的时域预测模型和频域预测模型。
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百度查询： 上海仪电(集团)有限公司中央研究院 一种轴承使用寿命模型创建及其预测方法
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