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发明授权
基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法有权许可

公开(公告)号：CN107491840B

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201710718383.X

申请日：2017-08-21

申请人： 浙江理工大学

发明人： 金浩哲 , 艾志斌 , 谭金龙 , 章剑强 , 陈小平 , 偶国富

IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/02

摘要： 本发明公开了基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法。包括训练样本数据采集的步骤、测试样本数据采集的步骤、ELM神经网络模型建立的步骤和利用已构建的ELM神经网络模型进行流动磨损特性预测分析及寿命评估的步骤，实现对承压管束系统流动磨损特性的预测及寿命评估。本发明针对石油化工、煤化工等流程型工业承压管束系统的流动磨损问题，基于ELM神经网络模型建立了一种流动磨损特性的快速量化预测和剩余寿命评估方法，能快速定量的预测复杂变工况环境的流动磨损速率，可为承压管束系统系统的在役检验、风险评价、寿命预测、防控优化等安全闭环管理提供科学指导，促进流动磨损高风险设备系统的安全、稳定、长周期运行。