【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及陶瓷渣浆泵叶轮寿命预测领域，具体涉及一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法。
技术介绍
1、陶瓷渣浆泵是煤矿、金属矿山等工业领域中常用的一种泵，主要用来输送含有固液颗粒的浆料。叶轮作为其关键部件，其寿命直接影响设备的运行效率和成本。然而，传统的叶轮寿命预测方法往往基于经验或简单的物理检测，难以准确预测叶轮的剩余寿命。
2、公开号为cn115907129a的中国专利申请公开了一种基于vmd－gru的离心泵轴承寿命预测方法、装置。该方法包括：获取目标轴承的故障信号；目标轴承设置于多级离心泵中；对故障信号进行变分模态分解，得到故障信号的分量信号；将分量信号输入预测模型，得到预测模型输出的目标轴承的剩余寿命；预测模型是基于门控循环神经网络训练获得的。该方法通过对信号进行vmd分解，使信号特征更加明确，可以更加精准的对故障特征进行捕捉，但该方法在后续步骤中仅对信号提取了时域特征并且没有确定一个合适的开始预测点，这可能会使得信号中的特征信息无法被完全的表征出来并且增加模型训练的负担。
技术实现
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1.一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，步骤S3中，特征提取对象包括：时域特征、频域特征、时频域特征。
3.如权利要求2所述的一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，时域特征参数包括：均值、绝对平均值、方差、标准差、方根幅值、均方根、最大值、最小值、中值、峰峰值、偏度、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标。
4.如权利要求3所述的一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，频域特征参数和时频域...
【技术特征摘要】
1.一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，步骤s3中，特征提取对象包括：时域特征、频域特征、时频域特征。
3.如权利要求2所述的一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，时域特征参数包括：均值、绝对平均值、方差、标准差、方根幅值、均方根、最大值、最小值、中值、峰峰值、偏度、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标。
4.如权利要求3所述的一种用于预测陶瓷渣浆泵叶轮剩余寿命的方法，其特征在于，频域特征参数和时频域特征参数包括中心频率、平均频率、频率标准差、频率均方根以及各个振动信号分解后得到的各分量的能量特征值。
5.如权利要求4所述的一种用于预测陶瓷渣...
【专利技术属性】
技术研发人员：方树鹏，谢方伟，张迎启，陈子博，吕科廷，田祖织，赵崇帅，
申请(专利权)人：山东省章丘鼓风机股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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