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基于非对称损失神经网络的产品关键零件剩余寿命预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于非对称损失神经网络的产品关键零件剩余寿命预测方法。在机械产品关键零件上安装加速度传感器，通过加速度传感器记录零件的振动信号数据；对振动信号数据进行预处理得到训练数据样本；建立并行多特征深层神经网络作为机械产品关键零件剩余使用寿命的预测模型；在训练预测模型的过程中采用一种非对称的损失函数进行训练，在零件实际使用过程中获取测试数据，并将测试数据输入训练好的预测模型中实时预测零件的剩余使用寿命。本发明采用非对称损失函数训练预测模型，当出现预测寿命大于真实寿命这种危险情况时，加大惩罚力度，从而使预测模型在工业生产的应用中更加安全。

著录项

  • 公开/公告号CN111931625B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202010767530.4

  • 发明设计人 刘振宇;张朔;郏维强;谭建荣;

    申请日2020-08-03

  • 分类号G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人林超

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-09-06 00:36:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-19

    授权

    发明专利权授予

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