基于NACMD-LSTM的齿轮箱寿命预测方法及系统

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于NACMD-LSTM的齿轮箱寿命预测方法及系统
申请号:CN202410969264
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118939964B
公开日期:2025-02-07
类型:发明专利
摘要
本申请提供基于NACMD‑LSTM的齿轮箱寿命预测方法及系统,该方法包括:S1、添加成对的互为相反数的正负白噪声到原始信号中构建新的时间序列;S2、基于NACMD算法,对试验序列进行模态分解,得到试验序列的第一个子模态,求均值记为原始信号的第一个子模态;S3、将残差作为新的原始信号,并获取残差信号;S4、判断残差信号是否可以再分解,若是,循环步骤S3,直到获得的残差信号为单调函数,不能继续分解;若否,输出原始待分解信号被分解的k个子模态;S5、获得所有的子模态,叠加重构得到处理后的待输入序列;S6、使用CSSA优化算法对网络结构进行参数优化,训练并构建CSSA‑LSTM模型;S7、将处理好的待输入序列输入CSSA‑LSTM网络,得到齿轮箱寿命的预测结果。
技术关键词
寿命预测方法 齿轮箱 可执行程序代码 LSTM模型 噪声 寿命预测系统 生成混沌序列 网络结构 算法 电子设备 矩阵 信号处理 元素 误差 重构 存储器 参数
系统为您推荐了相关专利信息
作业风险 安全控制方法 作业资源分配 AI算法 通风设备
自定义场景 玩家 智能优化方法 生成对抗网络模型 Lyapunov指数
工业设备状态 振动监测数据 载荷传感器 多模态融合深度学习 诊断方法
加氢反应器 残差模型 残差预测 LSTM模型 计算机可读指令