【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机电设备管理维护，尤其涉及一种机电设备寿命预测方法。
技术介绍
1、机电设备寿命预测是指根据当前设备的各项运行参数或属性，结合同类设备的运行数据预测设备的剩余寿命期限，以便于提前规划和设计机电设备的替换更新进程，保证设备功能的持续性，避免不必要的停工误工等问题，目前的机电设备寿命预测主要是依据设备当前属性或参数来进行分析和预测，较少考虑历史周期数据与设备寿命的关联影响，这由于当前大多数设备的预期寿命往往与少量核心结构的可用状态强关联，这些核心结构往往具有相对固定的预期寿命，在出现损害时具有十分清晰的可预期状态变化过程，因此关注当前属性或参数，进而确定核心结构的状态，即可对设备的预期剩余预期进行估算。但随着柔性设备的运用，辅以愈趋成熟的设备保养技术和能力，未来机电设备的寿命周期进一步延长的同时，其预期寿命也将与其整个寿命周期内不同阶段的具体运行过程产生更进一步的关联，在此情况下，传统的寿命预测方法并不能较好的将相应寿命周期的关联性予以体现，在设备寿命预测结果的有效性上无法取得进一步提升。
技术实现
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1.一种机电设备寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的机电设备寿命预测方法，其特征在于，所述待分析数据和初始参考数据中包括关联属性序列中各关联属性sj的历史监测数据，原始监测数据应当包括机电设备正常工作的不同工况下多组原始监测数据。
3.根据权利要求1所述的机电设备寿命预测方法，其特征在于，所述步骤Stp3中，由于每个属性元素sj的采集周期不同，属性数据的总量也不同，在实际实施过程中，通过零值填充，归一化处理方式优化矩阵参数，以便于运算处理。
4.根据权利要求1所述的机电设备寿命预测方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种机电设备寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的机电设备寿命预测方法，其特征在于，所述待分析数据和初始参考数据中包括关联属性序列中各关联属性sj的历史监测数据，原始监测数据应当包括机电设备正常工作的不同工况下多组原始监测数据。
3.根据权利要求1所述的机电设备寿命预测方法，其特征在于，所述步骤stp...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏攀，陈军，张涛，陈莹，张永胜，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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