本申请提出一种设备的剩余使用寿命的确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：在确定指定设备在预测时刻所对应的剩余使用寿命的过程中，基于对获取到的指定设备在预设时间段内的振动数据序列进行特征提取，得到振动数据序列的特征序列，并对得到的特征序列进行特征累积处理，以得到特征序列的累积特征，并根据特征序列的累积特征，准确确定出指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命。由此，基于对指定设备在预设时间段内的振动数据序列进行处理，以根据处理后的累计特征，确定指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命，实现了准确预测出指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命，从而可提高设备运行的安全性以及可靠性。及可靠性。及可靠性。
【技术实现步骤摘要】
设备的剩余使用寿命的确定方法、装置和电子设备
[0001]本申请涉及设备寿命预测
，尤其涉及一种设备的剩余使用寿命的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在新能源系统中，大量的设备由于长期工作，环境变化，频繁起停等原因，可能会损伤设备的健康度，甚至出现在未到定期维护时间时，设备出现故障，这些现象可能会导致整个新能源系统出现问题。由此，在新能源系统中，亟需一种对设备健康度评估的方法。
技术实现思路
[0003]本申请提出一种设备的剩余使用寿命的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
[0004]本申请第一方面实施例提出了一种设备的剩余使用寿命的确定方法，，所述方法包括：获取指定设备在预设时间段内的振动数据序列；对所述振动数据序列进行特征提取，以得到所述振动数据序列的特征序列；对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征；根据所述累积特征，确定所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。
[0005]在本申请的一个实施例中，所述根据所述累积特征，确定所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命，包括：将所述累积特征输入到预先训练好的剩余使用寿命预测模型，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。
[0006]在本申请的一个实施例中，所述剩余使用寿命预测模型包括小波变换层和网络层，所述将所述累积特征输入到预先训练好的剩余使用寿命预测模型，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命，包括：将所述累积特征输入到小波变换层，以对所述累积特征分别进行小波变换，以得到每个所述累积特征的频域特征；将所述频域特征输入至所述网络层中，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。
[0007]在本申请的一个实施例中，所述对所述振动数据序列进行特征提取，以得到所述振动数据序列的特征序列，包括：对所述振动数据序列中的每个振动数据进行三角函数特征计算，以得到所述振动数据序列的特征序列。
[0008]在本申请的一个实施例中，所述对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征，包括：对所述特征序列中的三角函数特征进行求和处理，以得到求和值；获取所述求和值的绝对值，获取所述绝对值的算术平方根值；将所述求和值与所述算术平方根值的比值作为所述特征序列的累积特征。
[0009]在本申请的一个实施例中，在所述对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征之前，所述方法还包括：对所述特征序列进行去噪处理；对去噪处理后的特征序列进行平滑处理。
[0010]本申请提出一种设备的剩余使用寿命的确定方法，在确定指定设备在预测时刻所对应的剩余使用寿命的过程中，基于对获取到的指定设备在预设时间段内的振动数据序列
进行特征提取，得到振动数据序列的特征序列，并对得到的特征序列进行特征累积处理，以得到特征序列的累积特征，并根据特征序列的累积特征，准确确定出指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命。由此，基于对指定设备在预设时间段内的振动数据序列进行处理，以根据处理后的累计特征，确定指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命，实现了准确预测出指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命，从而可提高设备运行的安全性以及可靠性。
[0011]本申请第二方面实施例提出了一种设备的剩余使用寿命的确定装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取指定设备在预设时间段内的振动数据序列；提取模块，用于对所述振动数据序列进行特征提取，以得到所述振动数据序列的特征序列；第一处理模块，用于对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征；确定模块，用于根据所述累积特征，确定所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。
[0012]在本申请的一个实施例中，所述确定模块，包括：输入单元，用于将所述累积特征输入到预先训练好的剩余使用寿命预测模型，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。
[0013]在本申请的一个实施例中，所述剩余使用寿命预测模型包括小波变换层和网络层，所述输入单元，具体用于：将所述累积特征输入到小波变换层，以对所述累积特征分别进行小波变换，以得到每个所述累积特征的频域特征；将所述频域特征输入至所述网络层中，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。
[0014]在本申请的一个实施例中，所述提取模块，具体用于：对所述振动数据序列中的每个振动数据进行三角函数特征计算，以得到所述振动数据序列的特征序列。
[0015]在本申请的一个实施例中，所述第一处理模块，具体用于：对所述特征序列中的三角函数特征进行求和处理，以得到求和值；获取所述求和值的绝对值，获取所述绝对值的算术平方根值；将所述求和值与所述算术平方根值的比值作为所述特征序列的累积特征。
[0016]在本申请的一个实施例中，所述装置还包括：第二处理模块，用于对所述特征序列进行去噪处理；第三处理模块，用于对去噪处理后的特征序列进行平滑处理。
[0017]本申请提出一种设备的剩余使用寿命的确定装置，在确定指定设备在预测时刻所对应的剩余使用寿命的过程中，基于对获取到的指定设备在预设时间段内的振动数据序列进行特征提取，得到振动数据序列的特征序列，并对得到的特征序列进行特征累积处理，以得到特征序列的累积特征，并根据特征序列的累积特征，准确确定出指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命。由此，基于对指定设备在预设时间段内的振动数据序列进行处理，以根据处理后的累计特征，确定指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命，实现了准确预测出指定设备在预设时间段对应的剩余使用寿命，从而可提高设备运行的安全性以及可靠性。
[0018]本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例中的设备的剩余使用寿命的确定方法。
[0019]本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当该程序被处理器执行时本申请实施例中的设备的剩余使用寿命的确定方法。
[0020]上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
[0021]图1是本申请实施例所提供的一种设备的剩余使用寿命的确定方法的流程示意图；
[0022]图2是本申请实施例所提供的另一种设备的剩余使用寿命的确定方法的流程示意图；
[0023]图3是本申请实施例所提供的一种剩余使用寿命预测模型的示意图；
[0024]图4是本申请实施例所提供的一种联合学习框架的示意图；
[0025]图5是本申请实施例所提供的一种设备的剩余使用寿命的确定装置的结构示意图；
[0026]图6是本申请实施例所提供的另一种设备的剩余使用寿命的确定装置的结构示意图；
[0027]图7是本申请一个实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
[0028]下面详细描述本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种设备的剩余使用寿命的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取指定设备在预设时间段内的振动数据序列；对所述振动数据序列进行特征提取，以得到所述振动数据序列的特征序列；对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征；根据所述累积特征，确定所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述累积特征，确定所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命，包括：将所述累积特征输入到预先训练好的剩余使用寿命预测模型，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述剩余使用寿命预测模型包括小波变换层和网络层，所述将所述累积特征输入到预先训练好的剩余使用寿命预测模型，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命，包括：将所述累积特征输入到小波变换层，以对所述累积特征分别进行小波变换，以得到每个所述累积特征的频域特征；将所述频域特征输入至所述网络层中，以得到所述指定设备在所述预设时间段所对应的剩余使用寿命。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述振动数据序列进行特征提取，以得到所述振动数据序列的特征序列，包括：对所述振动数据序列中的每个振动数据进行三角函数特征计算，以得到所述振动数据序列的特征序列。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征，包括：对所述特征序列中的三角函数特征进行求和处理，以得到求和值；获取所述求和值的绝对值，获取所述绝对值的算术平方根值；将所述求和值与所述算术平方根值的比值作为所述特征序列的累积特征。6.如权利要求1
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5任一项所述的方法，其特征在于，在所述对所述特征序列进行特征累积处理，以得到所述特征序列的累积特征之前，所述方法还包括：对所述特征序列进行去噪处理；对去噪处理后的特征序列进行平滑处理。7.一种设备的剩余使用寿命的确定装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取指...
【专利技术属性】
技术研发人员：张燧，傅望安，王海明，张育钧，高建忠，苏人奇，王青天，曾谁飞，李小翔，冯帆，杨永前，陈沐新，
申请(专利权)人：华能浙江能源开发有限公司清洁能源分公司，
类型：发明
国别省市：
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