改进SVR算法的电子设备故障预测方法

摘要

本发明涉及一种改进SVR算法的电子设备故障预测方法，从电子设备状态监测器中提取能够表征电子设备状态退化全过程的样本数据；针对样本特征数据进行数据预处理；建立支持向量回归(SVR)预测模型；通过粒子群算法对SVR预测模型进行参数优化；基于粒子群算法改进后SVR模型设计了递归多步预测的方法，并以此绘制设备状态劣化曲线；根据设备状态劣化曲线，设计基于滑动时间窗口的故障预警。本发明预测故障方法，客观准确地反映被监测的电子设备的运行状态，预测设备未来状态变化趋势，及时进行故障预警，为指导后续的设备故障管理和维护工作提供依据。