首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

一种基于遗传算法优化小波支持向量回归机的实时寿命预测方法
引用本文:胡友涛,胡昌华.一种基于遗传算法优化小波支持向量回归机的实时寿命预测方法[J].上海交通大学学报,2011,45(8):1216-1220.
作者姓名:胡友涛  胡昌华
作者单位:(第二炮兵工程学院 自动化系, 西安 710025)
基金项目:国家杰出青年科学基金(61025014); 国家自然科学基金(60736026,61074072)资助项目
摘    要:针对现有实时寿命预测方法没有充分利用同类产品性能退化数据信息的问题,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波支持向量回归机(WSVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法.首先基于GA优化WSVR建立各同类产品的性能退化轨迹模型,然后以特定个体的历史测量时刻向量为基准,计算同类产品的相应退化测量值向量及其与特定个体退化测量值向量的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的退化轨迹模型,最后结合实时测量数据依次更新退化测量值向量、Euclid距离、隶属度权值和退化轨迹模型,实现实时寿命预测.实例分析验证了所提出的方法是有效的.

关 键 词:实时寿命预测    性能退化    小波支持向量回归机    遗传算法  
收稿时间:2011-04-25

A Real-Time Lifetime Prediction Method Based on Wavelet Support Vector Regression Optimized by GA
HU You-tao,HU Chang-hua.A Real-Time Lifetime Prediction Method Based on Wavelet Support Vector Regression Optimized by GA[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2011,45(8):1216-1220.
Authors:HU You-tao  HU Chang-hua
Institution:(Department of Automation, The Second Artillery Engineering College, Xi’an 710025, China)
Abstract:Aiming at the fact that the present real-time lifetime prediction methods do not take full advantage of the same kind of products' performance degradation data,as viewed from the comparability of degradation paths,a real-time lifetime prediction method was proposed on the basis of wavelet support vector regression(WSVR) optimized by genetic algorithm(GA).Firstly,GA-WSVR is employed to build the same kind of products' performance degradation path models.Then the specific individual's historical measure time ...
Keywords:real-time lifetime prediction  performance degradation  wavelet support vector regression(WSVR)  genetic algorithm(GA)  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《上海交通大学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《上海交通大学学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号