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公开(公告)号：CN110415835A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201811125938.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 中车工业研究院有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明公开一种机械设备的剩余寿命预测方法及装置。其中，所述方法包括：获取预设时间段内机械设备的各个状态参数各自对应的状态数据；其中，所述状态参数是预设的；根据各个所述状态参数各自对应的状态数据和单层感知机模型，获得中间预测结果；其中，所述单层感知机模型是预设的；根据所述中间预测结果和剩余寿命预测反向传播神经网络模型，预测所述机械设备的剩余寿命；其中，所述剩余寿命预测反向传播神经网络模型是预先建立的。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的机械设备的剩余寿命预测方法及装置，由于结合单层感知机模型和反向传播神经网络模型对机械设备的剩余寿命进行预测，提高了机械设备剩余寿命预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109739210B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201811595189.8
申请日：2018-12-25
Applicant: 中车工业研究院有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明实施例提供一种设备部件健康状态的评估方法及装置。其中，上述方法包括基于每个决策引擎所对应的实际监测值与正常值之间的最大偏差值以及故障概率诊断模型，获得每个决策引擎对应的部件故障发生概率；基于部件故障发生概率以及每个决策引擎对应的初始置信等级，获得每个决策引擎对应的部件故障置信概率；基于所有部件故障置信概率获得部件整体故障发生概率。本发明实施例提供的设备部件健康状态的评估方法及装置通过每个决策引擎以及彼此之间影响部件整体故障发生概率的不同程度来确定不同的初始置信等级，来获取合理分配的不同部件故障置信概率，从而获得更加准确的部件整体故障发生概率以及设备部件真实的健康状态，方法简单、有效。
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公开(公告)号：CN109739210A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811595189.8
申请日：2018-12-25
Applicant: 中车工业研究院有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明实施例提供一种设备部件健康状态的评估方法及装置。其中，上述方法包括基于每个决策引擎所对应的实际监测值与正常值之间的最大偏差值以及故障概率诊断模型，获得每个决策引擎对应的部件故障发生概率；基于部件故障发生概率以及每个决策引擎对应的初始置信等级，获得每个决策引擎对应的部件故障置信概率；基于所有部件故障置信概率获得部件整体故障发生概率。本发明实施例提供的设备部件健康状态的评估方法及装置通过每个决策引擎以及彼此之间影响部件整体故障发生概率的不同程度来确定不同的初始置信等级，来获取合理分配的不同部件故障置信概率，从而获得更加准确的部件整体故障发生概率以及设备部件真实的健康状态，方法简单、有效。
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公开(公告)号：CN110415835B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201811125938.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 中车工业研究院有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明公开一种机械设备的剩余寿命预测方法及装置。其中，所述方法包括：获取预设时间段内机械设备的各个状态参数各自对应的状态数据；其中，所述状态参数是预设的；根据各个所述状态参数各自对应的状态数据和单层感知机模型，获得中间预测结果；其中，所述单层感知机模型是预设的；根据所述中间预测结果和剩余寿命预测反向传播神经网络模型，预测所述机械设备的剩余寿命；其中，所述剩余寿命预测反向传播神经网络模型是预先建立的。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的机械设备的剩余寿命预测方法及装置，由于结合单层感知机模型和反向传播神经网络模型对机械设备的剩余寿命进行预测，提高了机械设备剩余寿命预测的准确性。
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