基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法[CN201210246132.3] - 哈尔滨工业大学

专利申请

2012-07-17
公布公告

2015-02-11
授权日期

2015-02-11
终止

2025-02-08

基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201210246132.3 申请日期： 2012-07-17 专利主类别： G01R31/34 {{ classMap["G01R31/34"] }}

申请人名称：哈尔滨工业大学

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申请人地址：黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

专利分类项目

G01R31/34 : 电机的测试

G01M15/00 : 发动机的测试

专利注册信息

初审公告期号	2012-07-17	初审公告日期	2015-02-11
注册公告期号	2015-02-11	注册公告日期	2015-02-11
专用权期限	2015-02-11 - 2025-02-08	专利类型	发明授权
代理组织机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法，涉及基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法。它为了解决现有预测方法选择合适的网络拓扑困难，训练时需训练网络的全部的权值，计算时容易陷入局部最优的问题。本发明对100个测试数据单元进行分类，得到k个测试数据集合；每个测试数据集合对应一个ESN的涡轮发电机的分类子模型，每个ESN的涡轮发电机分类子模型的参数不同，k个ESN的涡轮发电机的分类子模型组成分类子模型库；将每个测试数据输入与该数据集合对应ESN的涡轮发电机的分类子模型进行运算得到该测试数据的剩余寿命预测值。本发明适用于涡轮发动机等领域。

法律进度