【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于设备健康管理与智能建模,具体涉及一种基于自编码器和模糊建模方法的退化过程控制技术,适用于复杂系统的多维退化特征提取、状态识别及剩余寿命预测等应用场景。
技术介绍
1、传统方法主要依赖退化过程建模。例如,基于统计模型的方法,如马尔可夫链,基于机器学习的方法,如支持向量回归;基于深度学习的方法,如lstm、cnn等。
2、尽管已有一定成果,但在复杂工业场景中仍存在以下问题:多维度数据处理能力不足,难以捕捉多传感器数据的协同退化特性;长时序依赖建模缺失,马尔可夫链的“无记忆性”假设无法描述退化过程的长期演化趋势,虽能刻画长程依赖性,但其参数估计依赖人工设定,泛化性受限。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于自编码与模糊建模的多维度退化控制方法及系统,针对现有单维度退化建模方法的局限性,重点解决多参数协同退化、模式切换复杂、预测精度不足等问题。
2、为了实现上述目的,本专利技术提供一种基于自编码与模糊建模的多维度退化控制方法,技术方案如下:
...
【技术保护点】
1.一种基于自编码与模糊建模的多维度退化控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤1中:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2中:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3中:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤4中:
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤5中:
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤5中:
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤5中,通过核密
...【技术特征摘要】
1.一种基于自编码与模糊建模的多维度退化控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤1中:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2中:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3中:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤4中:
6.根据权利要求1所述的方法,其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁银帆,罗笑南,蒋华,赵宝全,
申请(专利权)人:桂林电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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