基于IPSO-BSVM的小样本数据不均衡下的设备健康预测研究

摘要

针对设备的健康预测缺乏大量样本且存在样本不均衡问题,提出基于改进粒子群优化算法优化均衡支持向量机(IPSO-BSVM)的健康预测模型.首先,提出动态非线性惯性权重对PSO进行优化;其次,提出了一种非线性多分类均衡支持向量机BSVM,以减小由于样本量不均衡引起的误差;然后利用改进后的PSO对BSVM参数进行优化;最后利用建立的IPSO-BSVM模型对设备进行状态识别及剩余寿命预测.仿真结果表明,提出方法能够有效解决小样本数据不均衡下的设备健康预测问题.