一种动设备寿命预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种动设备寿命预测方法及装置，涉及数据处理技术领域，主要目的在于提高动设备寿命预测的准确率；主要技术方案包括：基于动设备的静态参数生成机理模型；采用所述动设备运行时产生的生产数据，修正所述机理模型；采用最新修正后的机理模型预测所述动设备的寿命。设备的寿命。设备的寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种动设备寿命预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种动设备寿命预测方法及装置。

技术介绍

[0002]动设备，是指如泵、压缩机、风机等由驱动机带动的动力设备，其是工业领域中的主要工艺设备之一，用于支持工业生产进行。
[0003]动设备具有一定的寿命，该寿命通常由以下两点决定：一是，动设备突然出现故障时，经技术人员的检修和诊断认定动设备的维修成本太高，采用整体更换新的动设备更为合算，则认定动设备报废，动设备的寿命终结。此点完全依靠技术人员的经验认定，其认定动设备寿命的准确率不高。二是，动设备出厂时设定了一个使用时限，一旦动设备的实际使用时限达到该设定的使用时限，则认定动设备的零部件老化，随时存在安全风险，认定动设备报废。此点完全依靠厂家设定的使用时限，若动设备使用过程中维护较优，可能到设定的使用时限动设备仍可安全使用，则会导致动设备提前报废，产生浪费。而若动设备使用过程中超负荷运转或维护较差，其寿命终止时限可能早于厂家设定的使用时限，将导致动设备的运行产生安全风险。
[0004]可见，现有的动设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动设备寿命预测方法，其特征在于，包括：基于动设备的静态参数生成机理模型；采用所述动设备运行时产生的生产数据，修正所述机理模型；采用最新修正后的机理模型预测所述动设备的寿命。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于动设备的静态参数生成机理模型，包括：从所述静态参数中提取所述动设备的静态特征；将所述静态特征输入至待训练机理模型的损失层；获得所述待训练机理模型中损失函数的损失值；根据所述损失函数的损失值对所述待训练机理模型中的参数进行调整，生成所述机理模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述动设备运行时产生的生产数据，修正所述机理模型，包括：基于所述动设备上安装的采集设备，周期性的采集所述生产数据；采用当前周期采集的生产数据，修正所述机理模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述动设备运行时产生的生产数据，修正所述机理模型，包括：基于所述动设备上安装的采集设备，采集所述生产数据；当接收到修正指令时，采用所采集生产数据，修正所述机理模型。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，修正所述机理模型，包括：基于所述动设备对应的生产业务场景，从修正所述机理模型时所采用的生产数据中提取所述动设备的生产特征；将所述生产特征输入至所述机理模型的损失层；获得所述机理模型中损失函数的损失值；根据所述损失函数的损失值对所述机理模型中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金诺，
申请(专利权)人：北京国双科技有限公司，
类型：发明
国别省市：