【技术实现步骤摘要】
一种继电器寿命预测方法、系统、介质及设备
本专利技术主要涉及寿命预测
,具体涉及一种继电器寿命预测方法、系统、介质及设备。
技术介绍
在轨道交通行业中,城轨车辆控制电路中大量采用继电器,在低压电器继电器的维护方面,城轨车辆尚未有能够对继电器的寿命进行在线预测的系统,以用于预防性维护的继电器。目前在实际的城轨成两种,只能在继电器发生故障后对有故障的继电器进行更换,或者在固定的寿命周期内,对所有的继电器全部进行更换,存在欠维护或者过维护的问题。目前对于继电器寿命预测的方法主要包含两大种类:第一类是通过继电器的退化寿命参数来实现对继电器寿命的预测,比如说是通过继电器的接触电阻的变化趋势来实现对其寿命的预测;第二大类是根据统计学的方法来对这一批次的继电器寿命进行预测。第一种方法主要是针对个体的,利用数学的方法来进行建模,简单的进行继电器寿命的预测,预测精度不高;第二类主要是针对的是一批次的继电器寿命,不能针对单一的继电器来进行寿命的预测。故上述多种继电器寿命预测的方法都存在一定的局限性,且精度以及实时性都不是很高,因此 ...
【技术保护点】
1.一种继电器寿命预测方法,其特征在于,包括步骤:/n1)获取继电器在运行时的状态信息;所述状态信息包括继电器触点电阻、线圈电阻、线圈电流和线圈电压;/n2)将所述状态信息输入至预先建立的继电器寿命预测模型中,得到继电器的预测寿命;其中继电器寿命预测模型中预设有状态信息与预测寿命之间的映射关系。/n
【技术特征摘要】
1.一种继电器寿命预测方法,其特征在于,包括步骤:
1)获取继电器在运行时的状态信息;所述状态信息包括继电器触点电阻、线圈电阻、线圈电流和线圈电压;
2)将所述状态信息输入至预先建立的继电器寿命预测模型中,得到继电器的预测寿命;其中继电器寿命预测模型中预设有状态信息与预测寿命之间的映射关系。
2.根据权利要求1所述的继电器寿命预测方法,其特征在于,所述继电器寿命预测模型为基于流行正则化分层极限学习机的寿命预测模型,先利用多层特征提取层对状态信息进行深度特征提取,再基于流行正则化对继电器的寿命进行预测。
3.根据权利要求2所述的继电器寿命预测方法,其特征在于,所述继电器寿命预测模型的建立过程为:
2.1a)对有标记的样本数据以及无标记的样本数据构建拉普拉斯图;
2.2a)确定预测层神经元个数,初始化各继电器寿命预测层的输入权重以及偏置;
2.3a)使用K近邻法计算单个样本与相邻样本之间的距离,计算相似度,构建相似度矩阵;
2.4a)计算拉普拉斯矩阵;
2.5a)确定寿命预测层的激励函数;
2.6a)计算寿命预测层的输出矩阵H,通过目标函数确定寿命预测层的输出权值矩阵β,确定最优目标函数中的正则化因子;
2.7a)建立继电器寿命预测模型。
4.根据权利要求3所述的继电器寿命预测方法,其特征在于,在步骤2.4a)中,计算拉普拉斯矩阵L;
yi,yj是样本点xi,xj的输出预测值;
根据流行正则化原理,最小化成本函数Lm,得到从l个有输出的数据和u个无输出的数据中建立的拉普拉斯矩阵:
L=D-W
其中D是一个对角矩阵,对角元素为:
5.根据权利要求2~4中任意一项所述的继电器寿命预测方法,其特征在于,采用多层特征提取层对状态信息进行深度特征提取的过程为:
2.1b)采集样本数据,确定带输出的样本数据量以及未带输出的样本数据量;
2.2b)确定特征提取层的基本结构以及参数;...
【专利技术属性】
技术研发人员:李亚琦,黄志华,马德金,李林,杨颖,陈勇,邝林枫,
申请(专利权)人:株洲国创轨道科技有限公司,
类型:发明
国别省市:湖南;43
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