跨机组维修周期预测模型

小样本跨域高精度

通过多级对抗域适应与联邦对抗策略，在数据有限且敏感的条件下实现天然气压缩机组维修周期的高精度迁移预测，保障能源设备智能运维。

Yao, Junming · 梁伟 · Zhiming, Zheng · Yilei, Ouyang · Chunyan, Liao

Engineering Failure Analysis 2024

技术优势

保退化趋势不失真

多级对抗域适应方法相比传统DA模型具有更优特征表示能力，能增强时间序列数据中原始退化趋势的保留。

小样本跨机组可用

联邦对抗策略可将源域知识有效迁移至目标域，在有限样本下进一步提升目标域模型的跨机组预测性能。

训练效率更高

混沌多模式预测模型在保证数据安全的同时，改善了传统RNN预测模型并行度低、效率低的问题。

应用场景

• 能源设备运维：为压缩机等大型能源装备提供数据驱动的维修周期预测，辅助维护决策。
• 工业物联预测维护：在工业物联网中实现跨设备知识迁移，用少量目标数据即可部署预测维护。
• 故障预测与健康管理：通过跨机组退化趋势预测，增强设备健康管理与剩余寿命评估能力。