【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法。
技术介绍
1、在当代工业过程中，实施实时健康监测系统已成为优化生产效率和减轻潜在安全风险不可或缺的手段。在预测和健康管理领域(prognostics health management,phm)内，剩余使用寿命(remaining useful life,rul)预测是最复杂和最关键的任务之一，它经历了大量的发展和广泛的应用，以确保工业系统的可靠运行。一般来说，rul预测技术可分为三类，包括基于物理的方法、数据驱动方法和混合方法。随着传感技术的快速发展，智能仪器为过程数据采集奠定了坚实的基础。这一发展使高效收集大量高质量数据成为可能。这导致了数据驱动的rul预测的普及，特别是在工业数据建模领域。
2、在工业环境中，传感器采样频率的固有可变性经常导致数据结构不完整和不对称。不规则的采样模式是数据建模过程中的一个重大障碍。采用上采样和下采样技术的传统方法通常会引入伪影、测量误差或关键信息退化，从而限制了它们的实际应用。为了克服这些局限性，研...
【技术保护点】
1.基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，包括训练预测模型以及将测试目标域数据输入该预测模型以获取预测输出的过程，其特征在于，所述训练预测模型的过程包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，其特征在于，步骤S1还包括步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，其特征在于，在步骤S12中，利用线性插值法对序列的缺失数据进行补全的处理公式为：
4.根据权利要求3所述的基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，其特征在于，在步骤S13中，补全后的...
【技术特征摘要】
1.基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，包括训练预测模型以及将测试目标域数据输入该预测模型以获取预测输出的过程，其特征在于，所述训练预测模型的过程包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，其特征在于，步骤s1还包括步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多速率数据对工业剩余使用寿命进行预测的方法，其特征在于，在步骤s12中，利用线性插值法对序列的缺失数据进行补全的处理公式为：
4.根据权利要求3所述的基于多速率数据对工业剩...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈非凡，魏银炜，李果，马佳星，金恒，陈卓易，李永杰，
申请(专利权)人：浙大宁波理工学院，
类型：发明
国别省市：
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