一种基于粒子群优化支持向量回归的设备故障预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201811487435.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109657709A | 公开（公告）日 | 2019-04-19 |
| 申请公布号 | CN109657709A | 申请公布日 | 2019-04-19 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 彭刚;阮景;佘建煌;成栋梁 | 申请（专利权）人 | 湖北博华自动化系统工程有限公司 |
| 代理机构 | 华中科技大学专利中心 | 代理人 | 湖北博华自动化系统工程有限公司;深圳市中金岭南有色金属股份有限公司凡口铅锌矿;华中科技大学 |
| 地址 | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区汤逊湖北路33号华工科技园创新基地16栋3层C号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于粒子群优化支持向量回归的设备故障预测方法，首先，基于小波分解方法对工业生产关键设备中的振动信号数据进行特征提取，得到特征数据；然后，构建特征数据的时间序列，从中选取前n个连续的特征数据，按照设定的映射维数m，建立行数为n‑m+1，列数为m的输入样本；最后，利用输入样本，使用训练好的支持向量回归模型对设备进行故障预测。本发明采用粒子群算法，同时优化支持向量回归模型的3个关键参数，为支持向量回归模型参数的优化提供了一种可行、高效的方法，并提高了利用支持向量回归算法进行设备故障预测的准确性。 |
