資料介紹
針對現(xiàn)有的故障預測技術(shù)無法從整體上反映系統(tǒng)性能下降趨勢等問題,提出一種基于健康度分析的故障預測方法。首先,在支持向量機回歸算法基礎上構(gòu)造多輸出支持向量機,以實現(xiàn)健康度的多步預測,并提出一種和聲蟻群算法優(yōu)化支持向量機參數(shù),解決了蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的問題;然后,根據(jù)最優(yōu)參數(shù)建立擬合監(jiān)測數(shù)據(jù)和未來健康度下降過程非線性映射關(guān)系的和聲蟻群算法一支持向量機( HSACA-SVM)故障預測模型;最后,通過某裝備電源系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證了該模型的有效性。實例驗證表明該模型能夠較好地實現(xiàn)對健康度下降趨勢的預測,預測準確率達到97%,進而實現(xiàn)故障預測。
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