基于LSSVM的电子装备故障预测研究

发布时间：2017-06-02 18:18

  本文关键词：基于LSSVM的电子装备故障预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对电子装备的故障信息不足,故障发生率高等特点,通过故障预测有效的监测设备故障状态以及发展趋势,实现对设备的事先维修,避免重大事故的发生,提高电子设备的安全性;对电子装备故障预测进行了分析,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障预测方法;首先介绍了LSSVM故障预测算法的基本原理和预测流程;然后,对整个电子装备的故障预测研究可以从一个类似的模拟带通滤波器电路故障预测研究出发,将该元件容差设为不同范围来定义电路的不同故障状态,将LSSVM方法与最小二乘法、支持向量机法对电路的不同状态进行预测,可以得到不同状态的预测值,研究结果表明提出的方法能够实现模拟电路的缓变故障预测,且预测效果较好。
【作者单位】： 海军青岛雷达声纳修理厂;
【关键词】： 最小二乘支持向量机 故障预测 电子装备 故障预测与健康管理
【分类号】：TP18;TP277
【正文快照】： 0引言 故障预测与健康管理(prognostic and health management,PHM)是一种全面故障检测、隔离和预测及健康管理技术,它的引人不仅仅是为了消除故障,而是了解和预测故障何时、何处可能发生以及故障类型,使得系统在尚未发生故障之前,就能依据系统的当前健康状况决定何时维修,

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本文编号：416149