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《东北大学》 2015年
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基于支持向量机的剩余寿命预测方法研究

王铄  
【摘要】:本文以支持向量机理论为基础,通过分析以往基于支持向量机的剩余寿命预测模型在工程应用中存在预测精度不稳定等方面的不足,将卡尔曼滤波原理引入剩余寿命预测模型中,提出了基于SVM及卡尔曼滤波的剩余寿命预测模型,为提高剩余寿命预测精度提供理论依据。本文的主要研究内容有如下几个方面:(1)在假设支持向量机输入变量及输出残差相互独立的条件下,分析了支持向量机输出残差的分布形式,说明了已知输出残差的分布类型条件下分布参数的估计方法。推导了在一定置信水平下支持向量机输出变量置信区间的计算方法,并将该方法应用于剩余寿命区间预测。通过实例说明了进行剩余寿命区间预测的必要性,及本文中提出的剩余寿命区间估计方法的有效性。(2)针对以往基于支持向量机的剩余寿命预测模型在工程应用中存在预测精度不稳定等方面的不足,提出了基于SVM及卡尔曼滤波的剩余寿命预测模型。该模型的剩余寿命预测值是基于以往全寿命试验数据及被预测件衰退期内退化信号得到的,与其它模型相比,该模型的剩余寿命预测是基于更全面的统计数据得到的,可信性更高。并详细说明了所提出模型的迭代求解过程。通过实例说明所提模型能够准确进行剩余寿命预测,具有较强的工程应用价值及通用性,能够为制定适当的设备维护策略提供理论依据。总之,本文详细讨论并研究了基于支持向量机的剩余寿命预测方法,并将卡尔曼滤波与支持向量机相结合应用于剩余寿命预测,提高了剩余寿命预测精度,具有一定的工程应用价值。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TH133.33

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