(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210559658.0 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人 李高峰 地址 210000 江苏省南京市雨 花区科创城 D2北301室 (72)发明人 李高峰　 (74)专利代理 机构 南京文宸知识产权代理有限 公司 325 00 专利代理师 林有娣 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) B65H 23/188(2006.01) B65H 23/34(2006.01) G06F 119/04(2020.01)G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种基于机械设备的剩余寿命预测方法及 装置 (57)摘要 本发明提供一种基于机械设备的剩余寿命 预测方法及装置， 该基于机械设备的剩余寿命预 测方法， 包括以下步骤： 利用数据采集装置， 集中 对预设时间段内机械设备的各个状态参数和各 自对应的状态数据； 根据所述中间预测结果和随 机退化模型， 预测所述机械设备的剩余寿命； 该 基于机械设备的剩余寿命预测方法及装置， 通过 获取预设时间段内机械设备的各个状态参数各 自对应的状态数据， 同时根据各个状态参数各自 对应的状态数据， 建立时变退化率、 随机环境以 及受健康管理行为影响的剩余寿命预测等问题 的随机退化 建模， 然后根据中间预测结果和随机 退化建模， 预测机械设备的剩余寿命， 从而达到 了能提高预测结果 准确性的效果。 权利要求书1页 说明书4页 附图4页 CN 115169018 A 2022.10.11 CN 115169018 A 1.一种基于 机械设备的剩余寿命预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 利用数据采集装置， 集中对预设时间段内机械设备的各个状态参数和各自对应的 状态数据； S2、 根据各个所述状态参数各自对应的状态数据和单层感知机模型， 获得中间预测结 果； S3、 根据预设时间段内机械设备的各个状态参数和各自对应的状态数据分别针对时变 退化率、 随机环境以及受健康管理行为影响的剩余寿命预测等问题一一对应随机退化建 模； S4、 根据所述中间预测结果和随机退化模型， 预测所述机 械设备的剩余寿命。 2.根据权利要求1所述的一种基于机械设备的剩余寿命预测方法， 其特征在于： 所述对 应的状态数据是 预设的。 3.根据权利要求1所述的一种基于机械设备的剩余寿命预测方法， 其特征在于： 所述单 层感知机模型 是预设的。 4.一种使用如权利要求1所述基于机械设备的剩余寿命预测方法的装置， 包括接收设 备(3)， 其特征在于： 所述接收设备(3)的右侧安装有平铺机构(1)， 所述平铺机构(1)包括机 架(11)， 所述机架(11)的内底部固定连接有微电板(12)， 所述机架(11)的顶部插接有支架 (13)， 所述支架(13)的顶部固定连接有水盒(14)， 所述水盒(14)的内部螺纹连接有螺杆 (15)， 所述螺杆(15)靠近水盒(14)内部的一侧卡接有活塞板(16)， 所述支架(13)的底部固 定连接有导向块(17)， 所述支架(13)的内壁固定连接有电磁铁(18)， 所述支架(13)的内部 固定连接有控制开关(19)， 所述支架( 13)的内部滑动连接有平衡杆( 110)， 所述平衡杆 (110)的外侧套接有复位弹簧(1 11)， 所述支 架(13)的底部固定连接有扫描组件(1 12)。 5.根据权利要求4所述的一种基于机械设备的剩余寿命预测装置， 其特征在于： 所述平 衡杆(110)的中间位置固定连接有顶块， 且所述控制开关(19)分别位于顶块的两侧。 6.根据权利要求4所述的一种基于机械设备的剩余寿命预测装置， 其特征在于： 还包括 调节机构(2)， 所述调节机构(2)滑动连接在平铺机构(1)的内部， 所述调节机构(2)包括调 节杆(21)， 所述调节杆(21)滑动连接在导向块(17)的内部， 所述调节杆(21)的内部开设有 调节腔(22)， 所述调节杆(21)的底部固定连接有压辊(23)， 所述压辊(23)的内部滑动 连接 有触块(24)， 所述触块(24)靠 近压辊(23)轴心的一侧固定连接有推力弹簧(25)。 7.根据权利要求6所述的一种基于机械设备的剩余寿命预测装置， 其特征在于： 所述调 节机构(2)分为两组， 且分为 位于支架(13)的两侧。 8.根据权利要求6所述的一种基于机械设备的剩余寿命预测装置， 其特征在于： 所述调 节腔(22)通过水管与水盒(14)相连接 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115169018 A 2一种基于机械设 备的剩余寿命 预测方法及装置 技术领域 [0001]本发明涉及机械设备技术领域， 具体为一种基于机械设备的剩余寿命预测方法及 装置。 背景技术 [0002]机械设备种类繁多， 机械设备运行时， 其一些部件甚至其本身可进行不 同形式的 机械运动， 机械 设备在长期运行过程中， 部件都会 出现老化磨损的现象， 最 终导致安全事故 发生， 因此准确的更 换老化部件， 即准确的预测部件剩余寿命就显的尤为重要。 [0003]现有技术中， 通常采用基于数据驱动模型的剩余寿命估计是基于统计学原理的方 法， 通过采集海量的数据， 捕捉在 海量的数据中隐含的信息与知识， 当前常用的数据驱动模 型是通过人工神经网络或者支持向量机 建立的， 通过建立神经网络模型或者支持向量机模 型， 再通过相应的算法， 例如遗传算法、 粒子群算法或者梯度下降算法， 分别对神经网络的 层与层之间的连接权值， 隐含层节点个数以及支持向量机的惩罚系 数进行优化， 从而得到 数据驱动模型， 但该种 方式采集的数据往往具有高度的非线性特征， 数据驱动模型容易陷 入局部最优的状况， 获得 的预测结果不够准确， 同时现有的数据采集装置通常是人工将测 试的数据输入进预测装置中， 输入时间长， 且输入效率低。 发明内容 [0004]为实现以上能提高预测结果准确性， 能快速对数据进行录入， 能防止数据纸张褶 皱， 录入准确性高， 能适用于不同的数据纸张， 防止拉伤数据纸张的目的， 本发明通过以下 技术方案予以实现： 一种基于 机械设备的剩余寿命预测方法， 包括以下步骤： [0005]S1、 利用数据采集装置， 集中对预设时间段内机械设备的各个状态参数和各自对 应的状态数据； [0006]S2、 根据各个所述状态参数各自对应 的状态数据和单层感知机模型， 获得中间预 测结果； [0007]S3、 根据预设时间段内机械设备的各个状态参数和各自对应的状态数据分别针对 时变退化率、 随机环 境以及受健康管理行为影响的剩余寿命预测等问题一一对应随机退化 建模； [0008]S4、 根据所述中间预测结果和随机退化模型， 预测所述机 械设备的剩余寿命。 [0009]进一步的， 所述对应的状态数据是 预设的。 [0010]进一步的， 所述单层感知机模型 是预设的。 [0011]一种基于机械设备的剩余寿命预测装置， 包括接收设备， 所述接收设备的右侧安 装有平铺机构， 所述平铺机构包括机架， 所述机架的内底部固定连接有微电板， 所述机架的 顶部插接有支架， 所述支架的顶部固定连接有水盒， 所述水盒的内部螺纹连接有螺杆， 所述 螺杆靠近水盒内部的一侧 卡接有活塞板， 所述支架的底部固定连接有导向块， 所述支架的 内壁固定连接有电磁铁， 所述支架的内部固定连接有控制开关， 所述支架的内部滑动连接说　明　书 1/4 页 3 CN 115169018 A 3