[發明專利]設備剩余壽命預測方法、裝置、計算機設備及介質

在審

• 申請號: 202110761542.0
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN115577820A
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 張燧;徐少龍
• 申請（專利權）人: 新智數字科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/20;G06Q50/06;G06F18/15;G06F18/214;G06F18/2433;G06F18/27;G06N20/00;G06N20/10;G06F123/02
• 代理公司: 北京嘉科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11687
• 代理人: 張艷

1.一種設備剩余壽命預測方法，其特征在于，包括：

基于預設的處理策略對獲取到的原始時序集中的時序數據進行處理，生成目標時序集；

基于預設的訓練策略和所述目標時序集對原始處理模型進行訓練，得到目標處理模型；

基于獲取的目標時序數據集和所述目標處理模型，生成目標預測數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設的處理策略對獲取到的原始時序集中的時序數據進行處理，生成目標時序集之前，還包括：

獲取原始測試集；

對所述原始測試集中的時序數據進行異常處理，得到目標測試集；

基于預設的測試策略對所述目標測試集進行測試，生成測試結果；

響應于確定所述測試結果為異常，發送異常信息至目標顯示設備；

響應于確定所述測試結果為正常，獲取所述目標設備的原始時序集。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設的處理策略對獲取到的原始時序集中的時序數據進行處理，生成目標時序集，包括：

基于預設的離群處理策略對所述原始時序集中的時序數據進行離群處理，生成離群處理后的時序數據，得到離群處理后的原始時序集；

對所述離群處理后的原始時序集中的時序數據進行降噪處理，生成降噪處理后的時序數據，得到降噪處理后的原始時序集；

對所述降噪后的原始時序集進行平滑處理，生成平滑處理后的時序數據，得到平滑處理后的原始時序集；

將所述平滑處理后的原始時序集確定為所述目標時序集。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于預設的離群處理策略對所述原始時序集中的時序數據進行離群處理，生成離群處理后的時序數據，得到離群處理后的原始時序集，包括：

獲取離群閾值和切割指標；

基于所述切割指標將所述原始時序集切割為至少一個原始時序子集；

基于預設的離群處理數學式對所述至少一個原始時序子集中每個原始時序子集進行處理，生成離群數據值，得到離群數據集；

響應于確定所述離群數據集中的其中一個離群數據值不小于所述離群閾值，刪除所述離群數據集中的離群數據對應的原始時序子集；

響應于確定所述離群數據集中的離群數據值均小于所述離群閾值，得到離群處理后的原始時序集。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設的離群處理數學式為：

其中，s[l]為所述至少一個原始時序子集中第l個原始時序子集的的數據寬度，d_L為所述至少一個原始時序子集的數據寬度中值，L為所述至少一個原始時序子集中原始時序子集的個數，S為離群數據值。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始處理模型為：支持向量回歸模型。

7.根據權利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將目標模型的梯度信息發送至模型管理中心；

接收所述模型管理中心發送的中心梯度信息；

將所述中心梯度信息更新至目標模型。

8.一種設備剩余壽命預測裝置，其特征在于，包括：

時序集生成模塊，被配置為基于預設的處理策略對獲取到的原始時序集中的時序數據進行處理，生成目標時序集；

訓練模塊，被配置為基于預設的訓練策略和所述目標時序集對原始處理模型進行訓練，得到目標處理模型；

數據生成模塊，被配置為基于獲取的目標時序數據集和所述目標處理模型，生成目標預測數據。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并且可以在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。