软著:基于深度学习的轴承剩余寿命智能预测系统
研发经费: ¥1万
研发周期: 30天
领域: 动力与电气工程
所在地: 乌鲁木齐市
成果详情

本项成果为软件及其著作权转让:

***************转让费可面议[急转]***************

本系统基于MATLAB和MATLAB App Designer开发,采用CEEMDAN-BiGRU深度学习算法,实现风电轴承剩余寿命的智能化预测,其核心功能包括支持振动信号数据导入并提供FFT(快速傅里叶变换)与CEEMDAN-FFT(完全自适应噪声集合经验模态分解-快速傅里叶变换)两种模式,通过自适应提取频域特征并抑制噪声提升数据质量;集成BiGRU(双向门控循环单元)网络,允许用户自定义训练参数(学习率、批次大小等),结合自注意力机制增强关键特征权重以优化预测精度;基于小波阈值降噪与三次多项式拟合技术生成退化曲线及剩余寿命预测结果,界面可实时展示预测曲线、健康指标及维护建议;同时适用于风电、冶金等复杂工况,仅需单一传感器数据即可实现高精度预测,显著降低运维成本。系统界面简洁直观,操作流程涵盖数据读取、预处理、模型训练及预测的完整环节,为设备预防性维护提供科学决策支持。

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