首页> 中国专利> 多源无标签数据机器学习的复杂装备性能评估与预测方法

多源无标签数据机器学习的复杂装备性能评估与预测方法

摘要

本发明公开了一种多源无标签数据机器学习的复杂装备性能评估与预测方法,将复杂装备在不同转速、不同初始退化程度下的多源无标签退化数据进行标准化预处理并建立多源无标签退化数据与系统综合退化特征的映射关系;建立综合退化特征与复杂装备性能状态的非线性映射关系,进行模型超参数优化,获得结构和参数优化的非齐次隐半马尔可夫模型;基于建立的模型,对航空发动机多源无标签退化测试数据进行分析,得到航空发动机隐含性能状态的初始值、变化时刻和每个状态的持续时间,最终实现性能评估和剩余使用寿命预测。为多源无标签数据下考虑复杂装备非线性因素进行性能状态评估与预测提供了一种可行的方法。

著录项

  • 公开/公告号CN107545112A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-01-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN201710802051.X

  • 发明设计人 陈景龙;陈改革;訾艳阳;

    申请日2017-09-07

  • 分类号G06F17/50(20060101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人徐文权

  • 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

  • 入库时间 2023-06-19 04:09:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-01-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20170907

    实质审查的生效

  • 2018-01-05

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号