摘要
本发明的一种手电钻磨损状态预测与健康管理系统,属于工业设备的智能故障诊断与预测性维护技术领域,包括数据采集与预处理单元,用于采集多模态物理信号并进行处理,以生成标准化的数据帧;多域特征变换单元,用于接收标准化的数据帧,并变换为健康特征向量与负载特征向量;动态健康基线构建单元,用于依据健康特征向量的时间序列与负载特征向量,通过深度生成模型重构生成动态健康基线;残差序列生成与统计监测单元,用于计算健康特征向量与动态健康基线之间的距离,生成残差序列,并对该残差序列进行统计处理,得到统计量,本发明消除了工况变化对健康状态评估的干扰,为后续精准监测提供了纯净、可靠的数据输入。
技术关键词
健康管理系统
手电钻
深度生成模型
非线性流形学习
多域特征
频域特征
监测单元
剩余使用寿命
序列
重构误差最小化
基线
核密度估计方法
时域特征
智能故障诊断
动态
概率密度函数
数据
多模态
故障工况