本發(fā)明涉及壽命預測，尤其涉及一種化學過濾器使用壽命的預測方法及裝置。

背景技術：

1、傳統(tǒng)的化學過濾器壽命預測方法主要依賴專家經(jīng)驗和簡單的數(shù)理統(tǒng)計模型，難以準確捕捉過濾器在復雜工況下的性能衰減規(guī)律，導致預測精度不足，無法為設備維護決策提供可靠支撐。

2、近年來，隨著工業(yè)傳感技術和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的發(fā)展，化學過濾器的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多維度、大規(guī)模的特點。然而，這些數(shù)據(jù)往往存在時序關聯(lián)復雜、負載模式多變、噪聲干擾嚴重等問題，傳統(tǒng)的單一建模方法難以有效利用多源異構數(shù)據(jù)進行準確預測，特別是在工況劇烈變化時，預測模型的泛化能力顯著下降。此外，化學過濾器的性能衰減過程同時受到物理機理和環(huán)境因素的影響，現(xiàn)有預測方法要么過度依賴機理模型而忽視實際運行數(shù)據(jù)，要么完全采用數(shù)據(jù)驅動方法而缺乏物理約束，導致預測結果與實際工程需求存在較大偏差。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種化學過濾器使用壽命的預測方法及裝置，用于提高化學過濾器壽命預測的準確性和可靠性。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種化學過濾器使用壽命的預測方法，所述化學過濾器使用壽命的預測方法包括：

3、采集化學過濾器的歷史多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)并進行標準化預處理，得到時序特征數(shù)據(jù)集；

4、對所述時序特征數(shù)據(jù)集進行負載特征聚類分析，得到過濾器負載模式特征向量；

5、基于所述過濾器負載模式特征向量構建雙層性能衰減預測模型，通過物理衰減系數(shù)計算和深度學習網(wǎng)絡訓練，輸出目標性能衰減預測序列；

6、對所述目標性能衰減預測序列進行過濾器狀態(tài)概率轉移計算，得到狀態(tài)轉移預測序列；

7、對所述狀態(tài)轉移預測序列進行多目標聯(lián)合優(yōu)化，并計算得到最優(yōu)運行控制參數(shù)；

8、基于所述最優(yōu)運行控制參數(shù)采集實時多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對所述雙層性能衰減預測模型進行參數(shù)調優(yōu)，得到使用壽命預測模型。

9、第二方面，本發(fā)明提供了一種化學過濾器使用壽命的預測裝置，所述化學過濾器使用壽命的預測裝置包括：

10、采集模塊，用于采集化學過濾器的歷史多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)并進行標準化預處理，得到時序特征數(shù)據(jù)集；

11、聚類模塊，用于對所述時序特征數(shù)據(jù)集進行負載特征聚類分析，得到過濾器負載模式特征向量；

12、構建模塊，用于基于所述過濾器負載模式特征向量構建雙層性能衰減預測模型，通過物理衰減系數(shù)計算和深度學習網(wǎng)絡訓練，輸出目標性能衰減預測序列；

13、計算模塊，用于對所述目標性能衰減預測序列進行過濾器狀態(tài)概率轉移計算，得到狀態(tài)轉移預測序列；

14、優(yōu)化模塊，用于對所述狀態(tài)轉移預測序列進行多目標聯(lián)合優(yōu)化，并計算得到最優(yōu)運行控制參數(shù)；

15、參數(shù)調優(yōu)模塊，用于基于所述最優(yōu)運行控制參數(shù)采集實時多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對所述雙層性能衰減預測模型進行參數(shù)調優(yōu)，得到使用壽命預測模型。

16、本發(fā)明第三方面提供了一種化學過濾器使用壽命的預測設備，包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；所述至少一個處理器調用所述存儲器中的所述指令，以使得所述化學過濾器使用壽命的預測設備執(zhí)行上述的化學過濾器使用壽命的預測方法。

17、本發(fā)明的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述的化學過濾器使用壽命的預測方法。

18、本發(fā)明提供的技術方案中，通過構建雙層性能衰減預測模型，將物理機理約束與深度學習相結合，在保證預測可解釋性的同時提升了模型精度；采用雙時間窗口的負載特征聚類分析方法，實現(xiàn)了對過濾器不同時間尺度負載模式的精確識別，增強了模型對工況變化的適應能力；基于雙重隱馬爾可夫預測模型的狀態(tài)概率轉移計算方法，準確捕捉了過濾器性能衰減的動態(tài)特征；設計了包含壽命最大化、成本最小化和效率最大化的多目標聯(lián)合優(yōu)化策略，實現(xiàn)了過濾器運行參數(shù)的智能調控；通過動態(tài)參數(shù)調優(yōu)機制，使預測模型具備自適應更新能力，保證了模型在長期運行過程中的預測性能穩(wěn)定性；本發(fā)明通過多層級的特征分析和預測策略，提高了過濾器壽命預測的準確性和可靠性。

19、本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現(xiàn)和獲得。

20、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

技術特征：

1.一種化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述采集化學過濾器的歷史多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)并進行標準化預處理，得到時序特征數(shù)據(jù)集，包括：

3.根據(jù)權利要求2所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述對所述時序特征數(shù)據(jù)集進行負載特征聚類分析，得到過濾器負載模式特征向量，包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述基于所述過濾器負載模式特征向量構建雙層性能衰減預測模型，通過物理衰減系數(shù)計算和深度學習網(wǎng)絡訓練，輸出目標性能衰減預測序列，包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述對所述目標性能衰減預測序列進行過濾器狀態(tài)概率轉移計算，得到狀態(tài)轉移預測序列，包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述對所述狀態(tài)轉移預測序列進行多目標聯(lián)合優(yōu)化，并計算得到最優(yōu)運行控制參數(shù)，包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，其特征在于，所述基于所述最優(yōu)運行控制參數(shù)采集實時多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對所述雙層性能衰減預測模型進行參數(shù)調優(yōu)，得到使用壽命預測模型，包括：

8.一種化學過濾器使用壽命的預測裝置，其特征在于，用于執(zhí)行如權利要求1-7中任一項所述的化學過濾器使用壽命的預測方法，所述裝置包括：

9.一種化學過濾器使用壽命的預測設備，其特征在于，所述化學過濾器使用壽命的預測設備包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，其特征在于，所述指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的化學過濾器使用壽命的預測方法。

技術總結
本發(fā)明涉及壽命預測技術領域，公開了一種化學過濾器使用壽命的預測方法及裝置，其中，該方法包括：采集化學過濾器的歷史多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)并進行標準化預處理，得到時序特征數(shù)據(jù)集；進行負載特征聚類分析，得到過濾器負載模式特征向量；構建雙層性能衰減預測模型，通過物理衰減系數(shù)計算和深度學習網(wǎng)絡訓練，輸出目標性能衰減預測序列；進行過濾器狀態(tài)概率轉移計算，得到狀態(tài)轉移預測序列；對狀態(tài)轉移預測序列進行多目標聯(lián)合優(yōu)化，并計算得到最優(yōu)運行控制參數(shù)；基于最優(yōu)運行控制參數(shù)采集實時多維度使用狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對雙層性能衰減預測模型進行參數(shù)調優(yōu)，得到使用壽命預測模型，該方法提高了化學過濾器壽命預測的準確性和可靠性。

技術研發(fā)人員：夏群艷,吳水田,潘明波,周沙沙
受保護的技術使用者：深圳市億天凈化技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2