[发明专利]一种设备剩余使用寿命的预测方法和装置

权利要求书

1.一种设备剩余使用寿命的预测方法，其特征在于，包括：

根据设备特点，在预定时间内收集相应的实时数据，所述实时数据至少包括设备运行年限、历史维修保养数据、当前运行数据、能耗数据中的一种；

基于所述实时数据建立决策树模型，获得第一标注数据；

基于所述第一标注数据，建立模糊系统模型，获得第二标注数据；

采用所述第二标注数据对预测模型进行训练，获得目标预测模型，并通过所述目标预测模型预测设备的剩余使用寿命。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设备特点，在预定时间内收集相应的实时数据，包括：

通过数据采集与监视控制系统收集设备的当前运行数据；

通过台账记录手机所述设备的设备运行年限、历史维修保养数据、能耗数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时数据建立决策树模型，得到第一标注数据，包括：

将所述实时数据进行归一化，获得归一化的实时数据；

根据预设分段方式对归一化的实时数据进行分类，以获得第一标注数据，其中，所述预设分段方式为将归一化的实时数据分割为多个数据区间，每个数据区间对应不同的数据类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设分段方式对归一化的实时数据进行分类，以获得第一标注数据，包括：

将所述归一化的所述实时数据分类，并分别标注为优、良、中、差，得到第一标注数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一标注数据，建立模糊系统模型，获得第二标注数据，包括：

基于所述第一标注数据，建立所述模糊系统模型；

将所述实时数据与所述模糊系统模型中的融合参数标准进行匹配，获取当前状态下的所述设备的健康度指数，以获得第二标注数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述第二标注数据对预测模型进行训练，获得目标预测模型，并通过所述目标预测模型预测设备的剩余使用寿命，包括：

针对不同设备，从服务器下载待训练的预测模型，每种设备至少对应一个预测模型；

采用每种设备对应的第二标注数据对该设备对应的预测模型进行训练，并将训练后得到的需要更新的参数数据上传至服务器；

从所述服务器下载目标预测模型，所述目标预测模型为所述服务器基于各设备上传的参数数据对预测模型更新后所得到的预测模型；

针对不同设备，采用与该设备对应的目标预测模型进行预测，以获得该设备的剩余使用寿命。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将训练后得到的需要更新的参数数据上传至服务器的过程中，通过加密梯度将需要更新的参数数据上传至所述服务器。

8.一种设备剩余使用寿命的预测装置，其特征在于，包括：

采集数据模块，用于根据设备特点，在预定时间内收集相应的实时数据，所述实时数据至少包括设备运行年限、历史维修保养数据、当前运行数据、能耗数据中的一种；

第一标注模块，用于基于所述实时数据建立决策树模型，获得第一标注数据；

第二标注模块，用于基于所述第一标注数据，建立模糊系统模型，获得第二标注数据；

预测模块，用于采用所述第二标注数据对预测模型进行训练，获得目标预测模型，并通过所述目标预测模型预测设备的剩余使用寿命。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。