【摘 要】
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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
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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.
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