基于时间序列分析和ACO-LSSVM的故障预测技术研究
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  • 英文篇名:Research on Failure Prediction Technology Based on Time Series Analysis and ACO-LSSVM
  • 作者:刘海燕 ; 蒋泽军
  • 英文作者:LIU Hai-yan,JIANG Ze-jun(School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710129,China)
  • 关键词:PHM ; 时间序列分析 ; LSSVM ; ACO
  • 英文关键词:PHM;time series analysis;LSSVM;ACO
  • 中文刊名:JYXH
  • 英文刊名:Computer and Modernization
  • 机构:西北工业大学计算机学院;
  • 出版日期:2013-05-22 11:10
  • 出版单位:计算机与现代化
  • 年:2013
  • 期:No.213
  • 语种:中文;
  • 页:JYXH201305053
  • 页数:5
  • CN:05
  • ISSN:36-1137/TP
  • 分类号:223-226+230
摘要
传统的机械设备故障率预测方法正确率低,已不能适应现代化设备的检修需求。本文在探讨ACO和LSSVM算法的基础上,提出一种新的PHM算法。利用时间序列预测法计算出季节因子并结合ACO-LSSVM算法对航空某设备的故障率进行建模,得到较好的实验结果,并给出预测结果和实际结果的对比分析。
        The traditional prediction method of mechanical equipment failure rate is of lower accuracy,it is unable to adapt the demand of modern equipment maintenance.This paper proposes a novel PHM algorithm based on ACO and LSSVM algorithms.Using time series analysis prediction method to calculate seasonal factor and combining with ACO-LSSVM algorithm to model the failure rate of an aviation device,a good experimental result is obtained,and the comparative analysis of predicted result and actual result is given.
引文
[1]张宝珍.预测与健康管理技术的发展及应用[J].测控技术,2008,27(2):5-7.
    [2]孙博,康锐,谢劲松.故障预测与健康管理系统研究和应用现状综述[J].系统工程与电子技术,2007,29(10):1762-1767.
    [3]彭宇,刘大同,彭喜元.故障预测与健康管理技术综述[J].电子测量与仪器学报,2010,24(1):1-9.
    [4]曾声奎,Michael G Pecht,吴际.故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展[J].航空学报,2005,26(5):626-632.
    [5]黄飞.时间序列法预测某型飞机故障率[J].燃气涡轮试验与研究,2001,14(1)30-32.
    [6]Billinton R,Chen H,Ghajar R.Time-series models for re-liability evaluation of power systems including wind energy[J].Microelectronics and Reliability,1996,36(9):1253-1261.
    [7]丁明,张立军,吴义纯.基于时间序列分析的风电场风速预测模型[J].电力自动化设备,2005,25(8):32-34.
    [8]陈栋梁.支持向量机训练算法研究[D].合肥:合肥工业大学,2007.
    [9]Suykens J A K,Vandewalle J.Least squares support vec-tor machine classifiers[J].Neural Processing Letters,1999,9(3):293-300.
    [10]段海滨,王道波,朱家强,等.蚁群算法理论及应用研究的进展[J].控制与决策,2004,19(12):1321-1326,1340.
    [11]Marco Dorigo,Gianni Di Caro.The ant colony optimization meta-heuristic[J].New Ideas in Optimization,1999,26(1):29-41.
    [12]段海滨.蚁群算法原理及应用[M].北京:科学出版社,2005.
    [13]倪丽萍,倪志伟,李锋刚,等.基于蚁群算法的SVM模型选择研究[J].计算机技术与发展,2007,17(9):95-98.
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