基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法技术

本发明专利技术是一种基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，包括步骤1获取建立训练样本所需的材料性能参数；步骤2将需要优化的初始权值和初始阈值获得的父代种群中狼位置的取值进行初始化；步骤3：采用灰狼算法优化，不断地对父代种群进行迭代更新，直到满足停止条件，此时获得的代种群中狼最优位置的取值；步骤4：建立BP神经网络，通过将不同结果的BP神经网络进行对比，得出最优模型；步骤5：将灰狼算法提取到的重要信息作为BP神经网络的输入，通过吸合时间和超程时间作为输入量和输出量，建立电磁继电器的寿命预测模型；步骤6：通过计算均方根误差，将实际值与测试值进行对比，清晰地表示预测精度。本发明专利技术计算速度快且预测精度高。高。

【技术实现步骤摘要】
基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法


[0001]本专利技术涉及一种电磁继电器寿命预测方法，具体的说是涉及一种改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法。

技术介绍

[0002]电磁继电器属于机电一体化器件，包括电磁和机械传动两个组成部分，结构比较复杂，而且电磁继电器制造过程中有些装配调整还需要通过手工操作完成，因此，与其他电子元件相比,电磁继电器的使用可靠性要差一些。然而，电磁继电器的可靠性直接关乎和影响自动控制系统以及电子设备性能的可靠性，对电磁继电器可靠性研究已成为人们和学术界关注的焦点。
[0003]目前存在多种继电器寿命预测方法，在继电器的寿命预测方法方面，国内外学者有过很多探索。针对非平稳时间序列，翟国富等提取了超程时间和吸合时间的平稳项和趋势项，建立了2种模型，分别对平稳项和趋势项进行预测，进而提出了超程时间和吸合时间双变量预测模型；李华等将超程时间数据划分为多个区间，求得各区间平均超程时间作为测试集，在此基础上建立超程时间回归模型，并通过参数动态更新以提高预测精度；李玲玲等分析了继电器生命初态信息与其寿命的关联性，得到了初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述继电器寿命预测方法包括如下步骤：步骤1：对电磁继电器进行失效退化试验，获取建立训练样本所需的材料性能参数；步骤2：将需要优化的初始权值和初始阈值获得的父代种群中狼位置的取值进行初始化；步骤3：采用灰狼算法优化，不断地对父代种群进行迭代更新，直到满足停止条件，此时获得的代种群中狼最优位置的取值即为最优的参数C、σ；步骤4：建立BP神经网络，通过将不同结果的BP神经网络进行对比，得出最优模型；步骤5：将灰狼算法提取到的重要信息作为BP神经网络的输入，通过吸合时间和超程时间作为输入量和输出量，建立电磁继电器的寿命预测模型；步骤6：通过计算均方根误差，将实际值与测试值进行对比，清晰地表示预测精度。2.根据权利要求1所述基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述步骤3中灰狼算法优化的具体过程为：步骤3
‑
1：初始化模型训练参数和初始化种群，其中优化参数为C和α，且这个两个参数构成了每个狼体X；步骤3
‑
2：计算每个个体的适应度值，并且将每个个体按照适应度值从小到大的顺序进行排序，选取前三的个体X
α
、X
β
、X
δ
作为上层狼；步骤3
‑
3：更新父代种群狼的位置，狼群种群捕食过程中的个体位置更新公式为：d＝|C
·
X
P
(t)
‑
X(t)|
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)X(t+1)＝X
P
(t)
‑
A
·
d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式中：d为灰狼和猎物之间的距离；C、A为系数向量；X
P
(t)为第t轮迭代中的猎物位置；X(t)为第t轮迭代中灰狼位置；X(t+1)为第t+1轮迭代更新完成后的新的灰狼位置；步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：王召斌，李久鑫，尚尚，朱佳淼，陈康宁，乔青云，李朕，刘百鑫，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：