[发明专利]一种基于故障时序知识图谱的装备剩余寿命预测方法在审
| 申请号： | 202211333271.X | 申请日： | 2022-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN115757813A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 张元鸣;周伟跃;肖刚;程振波;徐雪松;陆佳炜;王琪冰 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N5/022;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 汤明 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于故障时序知识图谱的装备剩余寿命预测方法，包括以下步骤：1)将装备部件、指标信息和时间信息进行深度融合，构建故障时序知识图谱；2)采用RGCN提取故障时序知识图谱在每个时刻的节点级特征；3)采用GMPool提取故障时序知识图谱在每个时刻的图级特征；4)采用Transformer预测故障时序知识图谱在下一刻的图级特征向量；5)根据预测的图级特征向量，与标注的数据集上进行迭代训练，生成装备的剩余使用寿命。本发明能够将利用装备时序特征和空间特征进行深度融合，利用图神经网络提高装备剩余寿命预测的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 故障 时序 知识 图谱 装备 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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