基于特征融合的ResNet50网络关键设备剩余寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征融合的ResNet50网络关键设备剩余寿命预测方法，首先对系统设备中各传感器采集的数据信息进行相关性分析，过滤与寿命关联程度较低的特征变量，确定影响系统寿命的高关联度特征变量；然后利用ISOMAP算法融合高关联度特征变量，得到融合特征变量，有效的集成传感器信息；针对融合特征变量，和系统对应时刻的剩余寿命构成剩余寿命预测总样本集，最后建立预测模型并预测剩余寿命，得到系统剩余寿命预测结果。本发明对工业领域中的设备寿命进行准确预测，及时提示工作人员对设备进行预防性维护。