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基于稀疏ESGP与多目标优化的故障预测方法及装置
- 专利权人:
- 清华大学
- 发明人:
- 张林鍹,刘重党,廖源
- 申请号：
- CN201810789980.6
- 公开号：
- CN108961460A
- 申请日:
- 2018.07.18
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 张润
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于稀疏ESGP与多目标优化的故障预测方法及装置，其中，方法包括：采集待测设备的运行数据，并根据运行数据提取待测设备的趋势特征；引入稀疏高斯过程以改进回声状态高斯过程的高斯过程，进而引入多目标遗传算法对回声状态高斯过程的模型进行参数优化，同时将剩余使用寿命的点预测与区间预测效果作为多目标优化的目标；该方法通过多目标优化对复杂的模型参数进行自动寻优，更高效地选择出较优的ESGP预测模型，再根据趋势特征通过优化后的模型对待测设备的剩余使用寿命进行最终预测，以获取较优的预测结果，从而可以有效减少设备的停机时间与维护成本，提高设备运行效率与安全性，具有工业应用价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
