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公开(公告)号：CN116757070A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310668171.0
申请日：2023-06-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G01M13/045 , G06F119/04
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应时变权重集成高斯过程回归的机械部件退化预测方法及系统，该方法为：将相同机械部件在相同工况下的退化数据作为先验数据集，选择多项式函数族作为先验均值函数，将该先验数据集、先验均值函数族基于高斯回归方法构建不同均值函数预测器，通过指标优选构建全局的基预测器、健康期的基预测器、即将退化时期的基预测器和退化期的基预测器；在全局、健康期、即将退化期、退化期四个阶段，基于自适应时变权重来自适应更新各个阶段对应基预测器的权重，构造出最终的集成模型；利用该集成模型对待预测机械部件进行退化趋势预测。本发明与其它现有方法相比优势在于能够使用更少的历史数据，来实现更高精度和更强适应性的预测。
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