公开(公告)号：CN119269102A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411783677.7

申请日：2024-12-06

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李庆 ,  吴振宇 ,  孙强 ,  许浩 ,  方梁菲 ,  许良元

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于机械装备故障诊断维护技术领域，提供了一种考虑服役退化扩散现象的轴承剩余使用寿命预测方法，该方法利用加速度传感器拾取各个测点的滚动轴承加速寿命测试数据；将归一化处理的数据重组为二维矩阵并划分为训练数据集与测试数据集，以及创建标签；构建预训练条件时间扩散网络预测模型，使用预训练条件编码器对训练数据集进行特征提取，得到条件向量；利用扩散模型与条件向量得到预测序列，然后应用Lowess方法对预测序列进行平滑处理，结合最小二乘法得到轴承剩余使用寿命值；同时利用差分损失函数和优化算法优化训练构建预训练条件时间扩散网络预测模型，完成轴承剩余使用寿命预测。本发明可准确预测轴承的剩余使用寿命。

公开(公告)号：CN119269102B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411783677.7

申请日：2024-12-06

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李庆 ,  吴振宇 ,  孙强 ,  许浩 ,  方梁菲 ,  许良元

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于机械装备故障诊断维护技术领域，提供了一种考虑服役退化扩散现象的轴承剩余使用寿命预测方法，该方法利用加速度传感器拾取各个测点的滚动轴承加速寿命测试数据；将归一化处理的数据重组为二维矩阵并划分为训练数据集与测试数据集，以及创建标签；构建预训练条件时间扩散网络预测模型，使用预训练条件编码器对训练数据集进行特征提取，得到条件向量；利用扩散模型与条件向量得到预测序列，然后应用Lowess方法对预测序列进行平滑处理，结合最小二乘法得到轴承剩余使用寿命值；同时利用差分损失函数和优化算法优化训练构建预训练条件时间扩散网络预测模型，完成轴承剩余使用寿命预测。本发明可准确预测轴承的剩余使用寿命。