一种基于统计模型与深度学习的设备多阶段退化演化预测方法、设备和存储介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211503835.X

申请日：

2022-11-28

公开(公告)号：

CN115935813B

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

段超群郭康豪沈逸霖钟宋义刘富樯蒲华燕罗均刘志杰孟献兵

申请人：

上海大学

申请人地址：

200444 上海市宝山区上大路99号

IPC主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F119/02

代理机构：

郑州翊博专利代理事务所(普通合伙) 41155

代理人：

付红莉

法律状态：

授权

国省代码：

上海市市辖区

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-08-01	授权	授权

共 50 条

[1]

一种多阶段退化设备剩余寿命智能预测方法 [P].

裴洪 ;

司小胜 ;

郑建飞 ;

李天梅 ;

张建勋 ;

董青 .

中国专利 :CN119106261A ,2024-12-10

[2]

基于多阶段模型的数据预测方法、装置、设备和介质 [P].

陈云蛟 .

中国专利 :CN119863276A ,2025-04-22

[3]

一种基于随机过程和深度学习交互的退化预测方法、电子设备及存储介质 [P].

段超群 ;

赵萌萌 ;

曹恒睿 ;

刘富樯 ;

盛博 ;

蒲华燕 ;

罗均 .

中国专利 :CN119180196A ,2024-12-24

[4]

一种多阶段退化轴承自适应阶段划分与剩余寿命预测方法 [P].

郑建飞 ;

陈东楠 ;

李广泽 ;

韩其辉 ;

张庆超 ;

成心怡 .

中国专利 :CN119848671A ,2025-04-18

[5]

混合深度学习短期预测模型、方法、存储介质和计算设备 [P].

李诗谦 ;

狄潇 ;

李佳鑫 ;

周一健 ;

王倩 .

中国专利 :CN113344245A ,2021-09-03

[6]

多阶段模型的工件定位方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

刘华林 ;

陈仁 ;

曾雪峰 ;

朱俸泽 ;

蒋开文 ;

张思 ;

唐海国 .

中国专利 :CN116152341B ,2025-10-28

[7]

基于深度学习的料场设备故障预测方法、系统及存储介质 [P].

孔德奇 ;

张树良 ;

张耿霖 ;

田钧成 ;

王明东 ;

于东生 ;

于福来 ;

孟庆忠 ;

许博 ;

赵德杨 ;

王建军 .

中国专利 :CN115356990A ,2022-11-18

[8]

一种基于深度学习的滑坡位移预测方法、存储介质、设备 [P].

翟超 ;

邵奎 ;

窦杰 .

中国专利 :CN119322924A ,2025-01-17

[9]

一种基于深度学习的能源预测控制方法、设备和存储介质 [P].

吴亦伟 ;

魏炜 ;

杨建夏 ;

韩晶 ;

李文武 ;

饶文涛 ;

周佃民 .

中国专利 :CN120073666A ,2025-05-30

[10]

多阶段路侧仿真方法、装置、设备和存储介质 [P].

王昊艋 .

中国专利 :CN114580213A ,2022-06-03

← 1 2 3 4 5 →