【摘 要】
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针对影响化工装备的主要因素—腐蚀速率,在采集少量压力容器状态数据的基础上,提出了基于自导式粒子群优化算法（SGPSO）的相关向量机（RVM）故障预测方法。首先判别影响最为显著的5
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
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针对影响化工装备的主要因素—腐蚀速率,在采集少量压力容器状态数据的基础上,提出了基于自导式粒子群优化算法（SGPSO）的相关向量机（RVM）故障预测方法。首先判别影响最为显著的5个表征因素;其次,使用SGPSO算法得到RVM模型最优核函数参数;然后通过样本数据计算得到预测结果的均值与方差,同时计算得到预测结果的概率分布与置信区间。仿真结果表明,SGPSORVM方法具有更高的准确率以及可靠度,因此该方法能够更有效的预测腐蚀速率,及时对化工装备的故障进行维修。
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