【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业复杂装备健康管理及寿命预测，特别是涉及一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法。
技术介绍
1、航空发动机、压气轮机等复杂装备通常具有高度复杂的内部结构和运作机制，需要经过精密的设计、制造和维护才能确保其正常运行和安全性。由于复杂装备的制造过程和运行环境要求极高，一旦发生故障或损坏可能会导致严重后果，包括资产损失、人员伤亡以及环境污染等问题。因此，对复杂装备的剩余使用寿命进行准确预测具有重要意义，这种预测可以帮助实时监控设备状态，早期发现潜在问题以及预防性维护，从而降低维修成本、提高设备可靠性和安全性，延长设备寿命。通过科学的剩余使用寿命预测，运营团队可以制定更加有效的维护计划，合理安排维修资源，降低维修频率，同时最大限度地延长设备的运行时间，提高设备利用率和整体生产效率。因此，对复杂装备剩余使用寿命的准确预测不仅有利于设备的健康管理和性能优化，也对保障生产安全、提高生产效率和节约成本具有重要意义。
2、在剩余使用寿命预测研究领域中，常常有基于物理模型、基于数据模型和基于二者融合的数理模型驱动的三...
【技术保护点】
1.一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述时空特征提取模块包括：空间特征提取支路、时间特征提取支路和特征拼接层；
3.根据权利要求2所述的一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述空间特征提取支路包括依次连接的图卷积神经网络、平均池化层和第一全连接层；
4.根据权利要求3所述的一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述图卷积神经网络的层数为3。
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【技术特征摘要】
1.一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述时空特征提取模块包括：空间特征提取支路、时间特征提取支路和特征拼接层；
3.根据权利要求2所述的一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述空间特征提取支路包括依次连接的图卷积神经网络、平均池化层和第一全连接层；
4.根据权利要求3所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：裘辿，高涵，刘振宇，撒国栋，谭建荣，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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