有限数据驱动的长寿命部件余寿预测方法
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有限数据驱动的长寿命部件余寿预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种有限数据驱动的长寿命部件余寿预测方法,包括:采用小波‑包络分析预处理长寿命部件历史监测数据,降低数据噪声;对预处理数据建立多参数残差修正自回归灰色长期预测模型;采用组合合作博弈映射自主选择最优参数;将失效模式与影响分析体系中的失效模式映射为预测模型的可靠性评估指标,实时评估预测结果的可靠度。本发明的优点是:有机结合了合作博弈与残差修正自回归灰色长期预测模型,充分利用长寿命部件有限的监测数据,克服了传统预测方法无法长时间响应、数据量需求大、多参数选择依赖专家知识、预测可靠性不能实时评估等一系列困难,提高了有限数据背景下长寿命部件余寿预测结果的可信度与准确度。本发明适用于数据有限、试验成本高、高可靠长寿命部件的剩余寿命预测,发明具有普适性。
本发明公开了一种有限数据驱动的长寿命部件余寿预测方法,包括:采用小波‑包络分析预处理长寿命部件历史监测数据,降低数据噪声;对预处理数据建立多参数残差修正自回归灰色长期预测模型;采用组合合作博弈映射自主选择最优参数;将失效模式与影响分析体系中的失效模式映射为预测模型的可靠性评估指标,实时评估预测结果的可靠度。本发明的优点是:有机结合了合作博弈与残差修正自回归灰色长期预测模型,充分利用长寿命部件有限的监测数据,克服了传统预测方法无法长时间响应、数据量需求大、多参数选择依赖专家知识、预测可靠性不能实时评估等一系列困难,提高了有限数据背景下长寿命部件余寿预测结果的可信度与准确度。本发明适用于数据有限、试验成本高、高可靠长寿命部件的剩余寿命预测,发明具有普适性。
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