基于机器学习与预测分析的直流光测量系统远程模块的寿命预测方法 |
| |
引用本文: | 陈明锟,朱楚伟,陈 辉,陆云清,王 瑾.基于机器学习与预测分析的直流光测量系统远程模块的寿命预测方法[J].传感技术学报,2023,36(3):397-403. |
| |
作者姓名: | 陈明锟 朱楚伟 陈 辉 陆云清 王 瑾 |
| |
作者单位: | 南京邮电大学通信与信息工程学院 |
| |
摘 要: | 针对高压直流换流站中直流光测量系统的远程模块,基于机器学习方法,采用预测分析理论,建立了其剩余寿命的预测模型。搭建了远程模块特征参数采集系统,以采集远程模块的特征参数,并确定了其工作状态阈值;接着采用离群点检测算法检查远程模块运行情况;最后基于多元线性回归算法采用训练数据样本集搭建远程模块剩余寿命的预测模型,实现对远程模块剩余寿命的预测。进一步,通过测试数据样本集来评价了寿命预测模型的精确程度。结果显示,该模型寿命预测结果的均方误差和均方根误差分别为0.009 072和0.095 2,从而说明该寿命预测模型的预测结果较好,精确度较高。
|
关 键 词: | 机器学习 寿命预测 离群点检测 多元线性回归 远程模块 |
|
| 点击此处可从《传感技术学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《传感技术学报》下载全文 |
|