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基于长短期记忆网络的齿轮剩余寿命预测方法

摘要

本发明基于长短期记忆网络的齿轮剩余寿命预测方法属于大数据和智能制造领域,解决了现有RNN算法无法解决长时依赖和循环神经网络容易出现梯度爆炸或是梯度消散等现象的问题,采用算法的具体步骤如下:1、利用传感器对动力齿轮退化实时监测;2、对齿轮疲劳状态进行特征提取,对齿轮磨损退化性能进行衰退评估;3、建立基于LSTM的齿轮弯曲疲劳的实时监测数据预测模型;4、基于LSTM预测模型的参数优选;5、根据齿轮状态估计及已知的齿轮故障阈值进行齿轮剩余寿命预测,本发明的优点是可有效的预测齿轮退化状态及实时剩余寿命的准确度,为齿轮预测性维修提供依据。

著录项

  • 公开/公告号CN109343505A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 太原科技大学;

    申请/专利号CN201811096152.0

  • 申请日2018-09-19

  • 分类号G05B23/02(20060101);G01M13/02(20190101);

  • 代理机构11491 北京国坤专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人赵红霞

  • 地址 030024 山西省太原市万柏林区窊流路66号

  • 入库时间 2024-02-19 06:59:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B23/02 申请日:20180919

    实质审查的生效

  • 2019-02-15

    公开

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