資料介紹
針對(duì)現(xiàn)有的故障預(yù)測(cè)技術(shù)無(wú)法從整體上反映系統(tǒng)性能下降趨勢(shì)等問(wèn)題,提出一種基于健康度分析的故障預(yù)測(cè)方法。首先,在支持向量機(jī)回歸算法基礎(chǔ)上構(gòu)造多輸出支持向量機(jī),以實(shí)現(xiàn)健康度的多步預(yù)測(cè),并提出一種和聲蟻群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù),解決了蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題;然后,根據(jù)最優(yōu)參數(shù)建立擬合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和未來(lái)健康度下降過(guò)程非線性映射關(guān)系的和聲蟻群算法一支持向量機(jī)( HSACA-SVM)故障預(yù)測(cè)模型;最后,通過(guò)某裝備電源系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該模型的有效性。實(shí)例驗(yàn)證表明該模型能夠較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)健康度下降趨勢(shì)的預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到97%,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)。
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