[发明专利]基于长短时记忆神经网络的系统寿命分析与故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于长短时记忆神经网络的系统寿命分析与故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)对目标系统的工作机理进行一定的分析，确定该系统工作时影响其使用寿命的环境变量，系统工作的所有人为操作方式以及主要部位的物理量，随后针对各种变量设置满足检测要求的传感器对所有变量进行采集并进行一定的数据预处理；

(2)采集的原始特征进行特征工程处理，主要包括主成分分析、操作模式聚类以及不同环境/操作条件下的帧间动态信息差分计算等；

(3)构建长短时记忆神经网络，利用采集的数据对神经网络进行训练。

2.根据权利要求1所述的基于长短时记忆神经网络的系统寿命分析与故障诊断方法，其特征在于，步骤(3)进一步包括：

(31)神经网络结构设计，包括网络类别、级联方式、网络层数、网络规模、正则化方案；

(32)样本制作，将所有采集的样本进行剩余寿命的序列标注和故障类别的标注，随后均匀地打混样本并按照比例划分为训练集、验证集与测试集；

(33)优化算法选择、网络初始化方案选择以及超参数寻优训练；

(34)按照(31)到(33)中得出的在验证集上得出的最佳网络结构及参数配置训练神经网络模型，并在测试集上测试其剩余寿命准确性和故障诊断准确性。