【摘 要】
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随着工业生产规模和数据量逐渐扩大,设备复杂化智能化程度不断提高,提前获得故障类型、预估设备剩余寿命,有助于提前预测故障时间,及时采取维修措施,保障生产安全可靠。本文
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院; 上海工业自动化仪表研究院有限公司;
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随着工业生产规模和数据量逐渐扩大,设备复杂化智能化程度不断提高,提前获得故障类型、预估设备剩余寿命,有助于提前预测故障时间,及时采取维修措施,保障生产安全可靠。本文针对目前设备剩余寿命预测中需要依赖人工提取整合数据特征的问题,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)自动提取特征,针对需要研究设备内部机理才能获取设备状态的问题,采用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)直接分析时间序列数据的关联性,继而,将二者结合提出一种面向机械设备的剩余寿命预测方法。本文采用C-MAPSS涡扇发动机数据集进行测试,测试结果表明该模型加入卷积神经网络有利于挖掘深层特征,相比较于传统仅用长短时记忆网络的预测模型具有更高的预测准确率,为后续的设备维护提供指导。
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