一种基于XGBoost-Informer的继电器寿命预测方法技术

本发明专利技术涉及铁路直流继电器剩余电寿命预测，尤其涉及一种基于XGBoost‑Informer的继电器寿命预测方法。其解决了无法准确挖掘多特征参量间的关联特性及特征长距离依赖特性的缺陷，提高了预测准确率并保证了较高的训练效率。包括：1)采集继电器吸合和断开过程中的触头电压、触头电流、线圈电压信号；2)进行继电器吸合和分断动作，提取各项特征参数；3)对初始特征参数进行数据去噪；4)对动态系统的状态进行最优估计；5)进行数据长序列的时序增强；6)进行数据规约；7)选择最优分裂特征及分裂点；8)构建不同特征矩阵并输入Informer模型中通过概率稀疏自注意力机制；9)来求组合预测模型的预测值；10)对预测模型进行有效评价。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及铁路直流继电器剩余电寿命预测，尤其涉及一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法。

技术介绍

1、铁路直流继电器是重要的基础开关设备，被大量用于列车控制系统，其需要较高的操作频率，这就要求继电器应具有更好的稳定性和使用寿命来保证列车控制系统的正常运行。

2、继电器的寿命有机械寿命和电寿命之分，而电寿命常常要比机械寿命低数个数量级。因此在研究继电器性能退化过程时，往往以研究电寿命为主。目前产品的故障预测与健康管理(prognosticsandhealthmanagement，phm)技术为研究热点。其中，剩余使用寿命(remainingusefullife，rul)的预测作为phm的核心问题之一，在航空航天、铁路运输等领域表现出了良好的应用前景。而铁路直流继电器作为一种应用广泛的电器元器件，对其可靠性的评估十分重要，准确预测剩余寿命，可以避免安全事故的发生。

3、目前，多数研究为基于传统的浅层机器学习的继电器寿命预测方法，这种方法无法准确挖掘多特征参量间的关联特性及特征长距离依赖特性，一定程度上影响了预本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于XGBoost-Informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost-Informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述吸合时间公式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost-Informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解方法进行去噪处理对初始特征参数进行数据去噪，还原真实数据包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost-Informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述采用状态空间方法描述系统，使用递推形...

【技术特征摘要】

1.一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述吸合时间公式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解方法进行去噪处理对初始特征参数进行数据去噪，还原真实数据包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述采用状态空间方法描述系统，使用递推形式处理多维和非平稳随机过程，通过系统输入输出观测数据，对动态系统的状态进行最优估计包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述基于变换的窗口切片法进行数据长序列的时序增强包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于xgboost-informer的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述基于xgboost...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘树鑫，聂靖杰，周明杰，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：