【技术实现步骤摘要】
本申请涉及边缘计算，具体涉及一种用于预测滚动轴承寿命的边缘设备、系统及服务器。
技术介绍
1、滚动轴承是工业机械中一种常见且易损的部件，广泛应用于现代工业中，如航空发动机、涡轮风扇发动机、钢铁企业的传动设备等旋转机械中。滚动轴承是否正常运行直接影响着工业设备的安全和性能，轴承故障将导致停工停产、良品率下降，严重情况下会造成大规模连锁故障，造成安全隐患。工业预测性维护系统(predictive maintenance system)着力于建立工业部件的退化模型，从而提高设备的寿命，提高生产效率。但往往工厂的实地生产环境复杂多变，以往通过云端算法部署的方式无法满足多种环境要求，且数据采集端与算法推理端独立与云端进行分离式通信，增大了信号干扰和部署难度。
技术实现思路
1、本申请旨在解决现有滚动轴承寿命预测方式存在信号干扰和部署难度较大的问题，提出一种用于预测滚动轴承寿命的边缘设备、系统及服务器。
2、本申请解决上述技术问题所采用的技术方案是：
3、第一方面，本申请提供一...
【技术保护点】
1.用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述边缘设备包括：
2.根据权利要求1所述的用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述服务器用于接收数据传输模块发送的时间序列数据，根据设备保养日志对所述时间序列数据进行标注，根据标注后的时间序列数据训练寿命预测模型；
3.根据权利要求2所述的用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述寿命预测模型为基于Pyraformer算法的时间序列模型，所述时间序列模型中，以设备的累计工作时间对应的时刻为基准设置位置编码，采用全局位置编码替代局部采样位置编码，采样最终时刻的聚合金字塔特征序列为基础...
【技术特征摘要】
1.用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述边缘设备包括：
2.根据权利要求1所述的用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述服务器用于接收数据传输模块发送的时间序列数据，根据设备保养日志对所述时间序列数据进行标注，根据标注后的时间序列数据训练寿命预测模型；
3.根据权利要求2所述的用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述寿命预测模型为基于pyraformer算法的时间序列模型，所述时间序列模型中，以设备的累计工作时间对应的时刻为基准设置位置编码，采用全局位置编码替代局部采样位置编码，采样最终时刻的聚合金字塔特征序列为基础构建轴承剩余使用寿命的预测值，并采用联合分布适配方法迁移和微调训练完成的寿命预测模型。
4.根据权利要求1所述的用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述服务器还用于收集传感器原始数据，根据服务器端日志文件对部分时刻的原始数据进行标定，并根据标定后的原始数据采用半监督学习方式训练基于svm的状态检测模型；
5.根据权利要求1所述的用于预测滚动轴承寿命的边缘设备，其特征在于，所述时间序列同步模型具体用于选取时间序列的最高和最低频率，并在其中设定多个优化目标频率，针对每个目标频率，以传感器数据中最早的数据作为基准起始时刻，对不同频率的时间序列数据进行双线性插值得到统一频率的时间序列数据，再...
【专利技术属性】
技术研发人员：王浩磊，宋佶聪，魏爽，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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