设备寿命预测

建立设备寿命曲线，对设备使用情况进行预测

设备寿命预测是通过产品试验或正常运行获取关键数据曲线，寻找并建立产品寿命特征值，通过AI技术（机器学习/深度学习）建立特征曲线和寿命预测模型，实现对产品剩余使用寿命的预测，以便在产品失效前及时更新替换，减少经济损失。
项目的重点一是构建与产品退化过程有关的特征量，二是进行剩余寿命的预测。

数据分析与寿命特征提取

对采集的关键数据进行转换处理，并进行样本数据选择、特征分析、建模目标与条件分析。
包含基于领域知识的寿命特征、基于数据时频域统计量的寿命特征、小波包特征等方法。

主要任务包括：
甄选退化特征，构建寿命预测模型，对预测模型算法进行通用程序开发，且模型具有迭代与自学习功能，优化后模型精度达到预测产品寿命的要求。