【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电机寿命预测，尤其涉及一种基于电机转速监测的寿命预测方法及相关装置。
技术介绍
1、电机转速监测的寿命预测方法背后的研究背景源于工业领域对设备维护和寿命管理的迫切需求。在工业生产中，电机是关键的动力装置，其寿命预测直接关系到生产效率和成本控制。传统的维护方式通常是基于定期维护或故障检测，但这些方法无法充分利用电机运行数据，导致不必要的停机时间和维护成本。因此，基于电机转速监测的寿命预测方法应运而生，试图通过数据驱动的方式，提前识别电机潜在的故障迹象，实现精确的维护和资源分配。
2、然而，这个领域仍然存在一些挑战和问题。电机的运行数据通常庞大且复杂，需要有效的数据处理和特征提取方法，以便为模型提供有用的信息。其次，不同电机的工作环境和负载条件差异巨大，需要建立通用性强的模型，同时考虑到个体电机的特殊性。此外，模型的参数优化和更新也是一个复杂的问题，需要综合考虑多个参数和实际情况。这些方法的可靠性和实际应用性需要在不同工业场景中进行验证和改进，以确保其在实际生产中的有效性。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于电机转速监测的寿命预测方法及相关装置，本申请提高了电机寿命预测的准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于电机转速监测的寿命预测方法，所述基于电机转速监测的寿命预测方法包括：
3、对目标电机进行转速监测和数据采集，得到初始转速监测数据，并对所述初始转速监测数据进行数据预处理和窗口划分，得到初始转速数据集合；
4、对所述
5、通过预置的堆栈稀疏自编码器对所述目标转速数据集合进行特征编码和特征解码，得到目标转速特征集合，并对所述目标转速特征集合进行特征融合，得到多个融合转速特征指标；
6、对所述多个融合转速特征指标进行三角函数变换，得到多个目标转速特征指标，并对所述多个目标转速特征指标进行累积变换和向量编码，得到目标转速特征编码向量；
7、将所述目标转速特征编码向量输入预置的电机转速寿命预测模型进行电机寿命预测，得到电机寿命预测数据。
8、第二方面，本申请提供了一种基于电机转速监测的寿命预测装置，所述基于电机转速监测的寿命预测装置包括：
9、采集模块，用于对目标电机进行转速监测和数据采集，得到初始转速监测数据，并对所述初始转速监测数据进行数据预处理和窗口划分，得到初始转速数据集合；
10、计算模块，用于对所述初始转速数据集合进行spearman秩相关系数计算，得到相关系数计算结果集合，并通过预置遗传算法，根据所述相关系数计算结果集合对所述初始转速数据集合进行数据集寻优，得到目标转速数据集合；
11、特征提取模块，用于通过预置的堆栈稀疏自编码器对所述目标转速数据集合进行特征编码和特征解码，得到目标转速特征集合，并对所述目标转速特征集合进行特征融合，得到多个融合转速特征指标；
12、编码模块，用于对所述多个融合转速特征指标进行三角函数变换，得到多个目标转速特征指标，并对所述多个目标转速特征指标进行累积变换和向量编码，得到目标转速特征编码向量；
13、预测模块，用于将所述目标转速特征编码向量输入预置的电机转速寿命预测模型进行电机寿命预测，得到电机寿命预测数据。
14、本申请第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的基于电机转速监测的寿命预测方法。
15、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于电机转速监测的寿命预测方法。
16、本申请提供的技术方案中，通过对目标电机进行转速监测和数据采集，并经过数据预处理和清洗等步骤，可以提高数据的准确性，消除噪声和异常数据，从而提高了预测模型的可靠性。通过spearman秩相关系数计算和遗传算法寻优，可以优化初始转速数据集合，选择具有最高相关性的特征数据，有助于提高模型的特征工程效率和预测性能。使用堆栈稀疏自编码器进行特征编码和解码，可以有效地从原始数据中提取有用的特征，减少了特征工程的手动工作，提高了模型的自动化程度。对多个融合转速特征指标进行三角函数变换、累积变换和向量编码，使得多维特征信息得以综合利用，提高了对电机寿命的全面理解和预测能力。通过粒子群优化算法对电机寿命预测模型的参数进行优化，使得模型更好地适应具体的电机寿命预测任务，提高了模型的预测准确性和泛化能力。具有自适应性，可以适应不同电机和寿命预测任务的需求，提高了电机寿命预测的准确率。
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1.一种基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述基于电机转速监测的寿命预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述对目标电机进行转速监测和数据采集，得到初始转速监测数据，并对所述初始转速监测数据进行数据预处理和窗口划分，得到初始转速数据集合，包括：
3.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述对所述初始转速数据集合进行Spearman秩相关系数计算，得到相关系数计算结果集合，并通过预置遗传算法，根据所述相关系数计算结果集合对所述初始转速数据集合进行数据集寻优，得到目标转速数据集合，包括：
4.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述通过预置的堆栈稀疏自编码器对所述目标转速数据集合进行特征编码和特征解码，得到目标转速特征集合，并对所述目标转速特征集合进行特征融合，得到多个融合转速特征指标，包括：
5.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述对所述多个融合转速特征指标进行三角函数变换，得到多个目标转速特
6.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述将所述目标转速特征编码向量输入预置的电机转速寿命预测模型进行电机寿命预测，得到电机寿命预测数据，包括：
7.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述基于电机转速监测的寿命预测方法还包括：
8.一种基于电机转速监测的寿命预测装置，其特征在于，所述基于电机转速监测的寿命预测装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于电机转速监测的寿命预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述基于电机转速监测的寿命预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述对目标电机进行转速监测和数据采集，得到初始转速监测数据，并对所述初始转速监测数据进行数据预处理和窗口划分，得到初始转速数据集合，包括：
3.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述对所述初始转速数据集合进行spearman秩相关系数计算，得到相关系数计算结果集合，并通过预置遗传算法，根据所述相关系数计算结果集合对所述初始转速数据集合进行数据集寻优，得到目标转速数据集合，包括：
4.根据权利要求1所述的基于电机转速监测的寿命预测方法，其特征在于，所述通过预置的堆栈稀疏自编码器对所述目标转速数据集合进行特征编码和特征解码，得到目标转速特征集合，并对所述目标转速特征集合进行特征融合，得到多个融合转速特征指标，包括：
5.根据权利要求1所述的基于电机转速监测...
【专利技术属性】
技术研发人员：李石贵，刘诗敏，
申请(专利权)人：深圳市科沃电气技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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