一种基于改进灰狼优化Elman神经网络的故障预测方法
申请号:CN202411805850
申请日期:2024-12-10
公开号:CN119740605A
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本发明是一种基于改进灰狼优化Elman神经网络的故障预测方法。包括:一、根据设备的历史故障信息得到设备故障间隔时间,构造Elman神经网络的预测模型;二、采用改进灰狼优化算法优化Elman神经网络,建立基于改进灰狼优化Elman神经网络预测模型;三、设计故障间隔时间预测的映射函数,对数据进行滑动窗口处理,将序列化数据输入基于改进灰狼优化Elman神经网络预测模型中,获取训练后的完备预测模型;四、利用完备预测模型对故障间隔时间进行预测,得到最终的预测结果。本发明不仅解决单传感器设备故障预测存在局限性的问题,还引入了自适应学习机制,使预测模型能够随着设备状态的变化不断优化,通过对设备故障间隔时间的预测,实现实时故障预警。
技术关键词
故障预测方法
历史故障信息
灰狼优化算法
神经网络参数
滑动窗口
样本
故障时间数据
原始故障数据
表达式
数学模型
非线性
传感器设备
矩阵
车间设备
位置更新
误差