本工具是一款专业的 稀疏化风电装备寿命预测分析工具, 专为解决风电行业 数据采集不全 采样频率低 传感器故障 等稀疏化数据场景设计。 利用先进的 AI插补算法与RUL预测模型, 精准评估风机叶片、齿轮箱等核心部件的 剩余使用寿命, 助力您实现从被动维修到主动预测性维护的转型。
采用基于时空相关性的数据插补算法,有效解决因传输中断或传感器故障导致的数据缺失问题。
利用 LSTM 或 Transformer 架构挖掘时间序列中的退化特征,实现对装备剩余寿命(RUL)的精准预测。
本工具针对稀疏数据优化,即使仅有部分关键传感器的断续数据,也能进行有效分析,但数据越完整预测越准。
支持主流的双馈、直驱等机型,涵盖叶片、齿轮箱、发电机等关键核心部件的寿命评估。