本发明涉及机械工程和深度学习，尤其涉及基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法。
背景技术：
1、在机械工程领域，零部件的寿命预测一直是一个重要的研究方向。传统的零部件寿命预测方法主要依赖于机械应力分析和经验公式。这些方法通常基于静态的或简化的载荷模型，无法准确反映实际工况下零部件所承受的复杂动态载荷，从而导致寿命预测结果存在较大的误差。
2、传统机械应力分析方法主要通过有限元分析来模拟零部件在工作过程中所受的应力分布和应变状态。这些方法虽然能够提供精确的应力应变分布，但其计算复杂度高，对实际应用的实时性和灵活性提出了较高的要求。此外，有限元分析依赖于理想化的边界条件和载荷情况，无法全面反映实际工作环境中的动态变化。
3、经验公式法是另一种常见的寿命预测方法，这类方法通过总结大量实验数据和实际使用情况，建立经验公式来估算零部件的寿命。这种方法具有简单、易用的特点，但其精度依赖于经验数据的丰富程度和公式的适用范围。在实际应用中，由于工作环境的多样性和复杂性，经验公式往往难以提供准确的预测结果。
4、针对复杂动态载荷条件下的零部件寿命预测，近年来逐渐引入了基于数据驱动的分析方法。这些方法利用传感器实时采集零部件在运行过程中的载荷数据，通过数据分析和建模来预测零部件的寿命。数据驱动的方法能够反映实际工况下零部件所承受的真实载荷情况，具有较高的预测精度和灵活性。
5、然而，现有的数据驱动寿命预测方法仍存在一些不足之处。首先，大多数方法仅依赖单一类型的传感器数据，如应力数据或振动数据，无法全面反映零部件的实际工作状态。其次，传统的数据分析方法在处理大规模、复杂的载荷数据时，往往面临计算效率低、特征提取不充分等问题，难以满足实时性要求。最后，现有方法缺乏自适应能力，无法根据实际工况的变化动态调整预测模型，导致预测结果的鲁棒性和准确性不足。
6、因此，如何提供基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的一个目的在于提出基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，本发明利用深度学习和多源数据融合，不仅解决了传统方法在复杂动态载荷条件下难以准确预测零部件寿命的问题，而且在数据采集、预处理、融合、分析和预测等各个环节进行了优化，具有高精度、高实时性和高适应性的特点，为零部件寿命分析和维护提供了强有力的技术支持。
2、根据本发明实施例的基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，包括如下步骤：
3、s1、通过传感器实时采集零部件在运行过程中的载荷数据，所述传感器包括应力传感器、加速度计和温度传感器，所述载荷数据包括应力数据、振动数据和温度数据；
4、s2、对所述载荷数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补和标准化操作；
5、s3、将所述预处理后的载荷数据进行融合，形成多源数据融合模型；
6、s4、将所述多源数据融合模型的数据输入到卷积神经网络中，提取所述数据的空间特征；
7、s5、将所述空间特征数据输入到自动编码器中，进行降维和特征提取；
8、s6、将所述降维和特征提取后的数据输入到循环神经网络中，捕捉所述数据的时间序列特征；
9、s7、通过长短期记忆网络进一步处理所述时间序列特征；
10、s8、结合所述卷积神经网络、自动编码器、循环神经网络和长短期记忆网络，构建深度学习模型；
11、s9、引入自适应在线学习机制，根据实时获取的载荷数据调整所述深度学习模型的参数；
12、s10、采用所述深度学习模型进行寿命预测，生成零部件的寿命预测结果；
13、s11、在所述载荷数据出现异常或预测寿命接近极限时，自动发出预警信号。
14、进一步的，所述s3具体包括：
15、s31、获取所述预处理后的应力数据、振动数据和温度数据，标记为应力数据序列ds＝{ds1,ds2,…,dsn}，振动数据序列dv＝{dv1,dv2,…,dvn}，温度数据序列dt＝{dt1,dt2,…,dtn}，其中n表示数据采集的时间步数；
16、s32、对所述应力数据序列、振动数据序列和温度数据序列进行归一化处理，使用归一化公式：
17、
18、其中，dij表示第i类数据在第j个时间步的值，i∈{s,v,t}，j∈{1,2,…,n}，d′ij表示归一化后的数据，max(di)表示第i类数据的最大值，min(di)表示第i类数据的最小值；
19、s33、将所述归一化处理后的应力数据序列、振动数据序列和温度数据序列按时间步对齐，形成时间序列矩阵m：
20、
21、s34、对所述时间序列矩阵m进行数据增强处理，通过插值和平滑操作生成更多的样本数据，扩展数据集；
22、s35、将扩展后的时间序列矩阵m进行数据融合处理，采用线性加权融合方法，将多源数据融合成一个综合特征向量：
23、fj＝ws·d′sj+wv·d′vj+wt·d′tj；
24、其中，fj表示第j个时间步的综合特征向量，ws表示应力数据的权重系数，wv表示振动数据的权重系数，wt表示温度数据的权重系数，并且满足：
25、ws+wv+wt＝1；
26、s36、通过迭代优化算法调整所述权重系数ws，wv和wt，构建并优化多源数据融合模型。
27、更进一步，所述s4具体包括：
28、s41、将所述多源数据融合模型的数据转换为卷积神经网络的输入格式，设输入数据为三维张量x，其中，x的维度为[n,h,w,c]，n表示样本数量，h表示数据的高度，w表示数据的宽度，c表示通道数；
29、s42、对所述三维张量x进行归一化处理，确保数据值在[0,1]或[-1,1]范围内，以提高卷积神经网络的训练效果和稳定性；
30、s43、将所述归一化处理后的数据输入到卷积层，通过卷积运算提取空间特征，所述卷积运算的公式为：
31、
32、其中，yi,j,k表示卷积结果，xi,j表示输入数据的像素值，wm,n,k表示第k个卷积核的权重，bk表示第k个卷积核的偏置，m表示卷积核的高度，n表示卷积核的宽度，i表示输出特征图的行索引，j表示输出特征图的列索引，k表示通道索引；
33、s44、对卷积结果进行激活操作，采用非线性激活函数relu：
34、f(x)＝max(0,x)；
35、其中，x表示输入值；
36、s45、将激活后的特征图输入池化层进行下采样操作，池化运算的公式为：
37、
38、其中，pi,j,k表示池化结果，采用最大池化操作，m表示池化窗口的高度，n表示池化窗口的宽度，i表示池化结果的行索引，j表示池化结果的列索引，k表示通道索引；
39、s46、重复上述卷积和池化操作，逐层提取更高层次的空间特征，形成多层特征图；
40、s47、将最后一层池化层的特征图展平，转换为一维向量，输入到全连接层进行进一步特征提取和分类操作；
41、s48、输出最终提取的空间特征数据。
42、更进一步，所述s6具体包括：
43、s61、将所述降维和特征提取后的数据按时间顺序排序，形成时间序列数据集；
44、s62、定义所述时间序列数据的输入格式为：
45、xin＝{x1,x2,…,xt}；
46、其中，t表示时间步长，xt表示时间步长t对应的特征数据向量；
47、s63、将所述时间序列数据输入到循环神经网络中，所述循环神经网络的隐状态ht由以下公式递推计算：
48、ht＝f(wxhxt+whhht-1+bh)；
49、其中，ht表示时间步长t的隐状态，xt表示时间步长t对应的特征数据向量，wxh表示输入到隐状态的权重矩阵，whh表示前一隐状态到当前隐状态的权重矩阵，bh表示偏置项，f表示激活函数；
50、s64、对所述循环神经网络的输出进行归一化处理，确保输出数据的数据稳定性，归一化公式为：
51、
52、其中，表示归一化后的隐状态，ht表示时间步长t的隐状态，μ表示均值，σ表示标准差；
53、s65、输出最终得到的时间序列特征数据。
54、更进一步，所述s7具体包括：
55、s71、将所述时间序列特征数据，输入到长短期记忆网络中进行处理；
56、s72、在所述长短期记忆网络中通过输入门、遗忘门和输出门对时间序列数据进行细化处理；
57、所述输入门的计算公式为：
58、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)；
59、其中，it表示输入门的状态，σ表示激活函数，wi表示权重矩阵，ht-1表示上一时间步的隐藏状态，xt表示当前时间步的输入，bi表示偏置向量；
60、所述遗忘门的计算公式为：
61、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)；
62、其中，ft表示遗忘门的状态，wf表示权重矩阵，bf表示偏置向量；
63、所述输出门的计算公式为：
64、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)；
65、其中，ot表示输出门的状态，wo表示权重矩阵，bo表示偏置向量；
66、s73、在每个时间步计算新的细胞状态ct和隐藏状态ht：
67、细胞状态更新公式为：
68、
69、其中，ct表示当前时间步的细胞状态，ct-1表示上一个时间步的细胞状态，表示候选细胞状态，计算公式为：
70、
71、其中，tanh表示双曲线正切激活函数，wc表示权重矩阵，bc表示偏置向量；
72、所述隐藏状态的更新公式为：
73、ht＝ot·tanh(ct)；
74、其中，ht表示当前时间步的隐藏状态；
75、s74、所述长短期记忆网络捕捉时间序列特征的长期依赖性，生成用于深度学习模型的输入数据。
76、本发明的有益效果是：
77、(1)全面的载荷数据采集：通过压力传感器、加速度计和温度传感器实时采集应力数据、振动数据和温度数据，能够全面反映零部件的实际工作状态。多种传感器数据的结合，克服了传统单一数据源的局限性，提高了数据的全面性和准确性。
78、(2)高效的数据预处理：对采集的载荷数据进行数据清洗、缺失值填补和标准化操作，确保数据的质量和一致性。预处理步骤有效去除了噪声和异常值，补全了不完整数据，并通过标准化操作消除了不同数据源之间的量纲差异，为后续数据分析奠定了良好的基础。
79、(3)多源数据融合：将预处理后的多种传感器数据进行融合，形成多源数据融合模型，综合分析应力、振动和温度等多种数据。多源数据融合模型有效提高了寿命预测的全面性和准确性，弥补了单一数据源的不足。
80、(4)先进的深度学习模型：利用卷积神经网络提取空间特征，自动编码器进行降维和特征提取，循环神经网络捕捉时间序列特征，并通过长短期记忆网络进一步处理时间序列特征。深度学习模型能够同时处理载荷数据的空间特征和时间序列特征，提高了寿命预测的精度。
81、(5)自适应在线学习：引入自适应在线学习机制，根据实时获取的载荷数据动态调整深度学习模型的参数，使模型能够实时更新，保持对实际工况的适应性。自适应在线学习提高了模型的鲁棒性和预测精度，确保了在复杂动态载荷条件下的高效预测。
82、(6)高精度寿命预测：采用深度学习模型进行寿命预测，生成零部件的寿命预测结果，预测精度显著提高。相比传统的机械应力分析和经验公式方法，本发明的方法能够更加准确地反映实际工况下零部件的剩余寿命。
83、(7)智能预警系统：在载荷数据出现异常或预测寿命接近极限时，自动发出预警信号，提醒用户进行维护。智能预警系统能够有效防止零部件在工作中突然失效，提高了设备运行的安全性和可靠性。
84、(8)提高维护效率：根据预警信号提供具体的维护建议，帮助用户制定维护计划，减少非计划停机时间和维护成本，提高了设备的整体运行效率和经济效益。
1.基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，其特征在于，所述s3具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，其特征在于，所述s4具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，其特征在于，所述s6具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，其特征在于，所述s7具体包括：
