基于ARMA模型的故障率预测方法研究 被引量：77

1

作者 李瑞莹 康锐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1588-1591,共4页

在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归-移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论。给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某... 在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归-移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论。给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,说明ARMA模型适用于故障率预测,且预测结果准确性较高。 展开更多

关键词 可靠性 故障率预测 ARMA模型 时间序列

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基于改进灰色组合模型的变电设备故障率预测 被引量：11

2

作者 吴广宁 倪雪松 +1 位作者 宋臻杰 高波 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2249-2255,共7页

现有的变电设备故障率预测模型在预测设备故障率时,往往会出现稳定期的预测数值高于实测值而损耗期的预测值低于实测值的现象。针对该问题,在研究变电设备累积失效规律的基础上,引入"故障分界点"和"故障数据分区"2... 现有的变电设备故障率预测模型在预测设备故障率时,往往会出现稳定期的预测数值高于实测值而损耗期的预测值低于实测值的现象。针对该问题,在研究变电设备累积失效规律的基础上,引入"故障分界点"和"故障数据分区"2个概念,并结合灰色线性回归模型建立了一种新的变电设备故障率预测优化模型。通过数值验证对各模型的特点和有效性进行论证。结果表明,对处于故障率稳定期和损耗期2个阶段的案例,故障分界点的确定和故障数据分区均有利于提高变电设备故障率预测的精度,改进模型的相对误差率较灰色线性回归模型降低了3.59%,较基于M-R算法的故障预测模型降低了3.91%,整体拟合效果也更理想。 展开更多

关键词 灰色线性回归模型 累积失效 初始数据预处理 特征点检测 故障分界点 故障数据分区 故障率预测

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基于云理论的输变电设备故障率预测方法 被引量：20

3

作者 杨军 刘培 +2 位作者 胡文平 巫伟南 于腾凯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期2321-2327,共7页

针对输变电设备故障具有较强的随机性和模糊性的特点,提出了采用云模型的不确定推理预测输变电设备故障的方法。挖掘出设备当前故障发展趋势与不同年份健康状况评价数据之间的关系,构建了基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上... 针对输变电设备故障具有较强的随机性和模糊性的特点,提出了采用云模型的不确定推理预测输变电设备故障的方法。挖掘出设备当前故障发展趋势与不同年份健康状况评价数据之间的关系,构建了基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上建立了基于云推理的输变电设备故障率预测方法。实例分析结果表明,云推理模型的故障率预测结果符合该地区电网实际可靠性数据统计规律;当设备健康指数>60时,该方法的预测结果比传统反演法更符合实际设备情况。此外,该方法能反映设备的实时优劣状况,具有较强的实用性。 展开更多

关键词 状态检修 正态云模型 不确定推理 健康指数 故障率预测 随机性 模糊性

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输变电设施可靠性评估中设备故障率预测方法研究 被引量：9

4

作者 李莉 熊炜 +3 位作者 陆冬梅 龙燕 袁旭峰 邹晓松 《电测与仪表》 北大核心 2015年第3期37-41,共5页

由于输变电设备在地域分布上的复杂性、运行状态的随机多样性,使得输变电设备故障率具有时变性、随机性等特点。同时由于反映设备故障的信息获取困难,故难以应用常规的回归分析法、分解分析法等时间序列分析法建立准确的故障率预测模型... 由于输变电设备在地域分布上的复杂性、运行状态的随机多样性,使得输变电设备故障率具有时变性、随机性等特点。同时由于反映设备故障的信息获取困难,故难以应用常规的回归分析法、分解分析法等时间序列分析法建立准确的故障率预测模型。文中以全网输变电设备故障率为研究对象,提出了一种基于自回归-移动平均混合模型(ARMA模型)的输变电设备故障率预测方法,克服了常规解析法进行输变电设施可靠性评估信息获取困难的缺点,能有效提高全网输变电设施可靠性评估的合理性和准确性。最后,对220k V输电线路故障率进行了预测,结果表明,所提预测模型具有较高的精度,能够满足实际工程的应用要求。 展开更多

关键词 输变电系统 可靠性评估 设备故障率预测 ARMA模型

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基于优化的LS-SVR的继电保护设备故障率预测模型 被引量：6

5

作者 邓旭阳 陈志光 +1 位作者 林燕贞 龚庆武 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第3期25-33,39,共10页

电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习... 电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习因子是定值的缺陷,引入学习因子随着迭代次数变化的表达式,提高算法的搜索能力,更好地优化最小二乘支持向量机(LS-SVR)的学习参数,建立预测模型,并作误差分析。最后以某一地区相同型号,相同运行环境的24台继电保护设备为例,说明GDSPSO相比较其他3种算法而言,寻优速度快,稳定性好,计算耗时短,利用GDSPSO优化得到的学习参数建立的预测模型,预测效果好,预测精度高。 展开更多

关键词 继电保护设备 故障率预测 LS-SVR 标准粒子群算法 高斯扰动标准粒子群算法 学习因子

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基于GRNN神经网络的ADS-B系统故障率预测 被引量：1

6

作者 胡水镜 《现代电子技术》 2014年第15期107-109,共3页

为指导制定ADS-B系统的维护策略,提高系统完好率,提出一种利用GRNN神经网络对故障率进行预测的方法。利用总使用时间、维护质量、环境温度和环境湿度的特征数据作为输入向量,故障率为输出向量,建立GRNN神经网络故障预测模型。仿真实例表... 为指导制定ADS-B系统的维护策略,提高系统完好率,提出一种利用GRNN神经网络对故障率进行预测的方法。利用总使用时间、维护质量、环境温度和环境湿度的特征数据作为输入向量,故障率为输出向量,建立GRNN神经网络故障预测模型。仿真实例表明,GRNN神经网络预测模型具有较高的预测精度、稳定的网络以及较快的收敛速度,预测结果可为科学制定维护策略提供帮助。 展开更多

关键词 ADS-B系统 GRNN神经网络 故障率预测 故障预测模型

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基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测 被引量：10

7

作者 朱明 王志荣 +2 位作者 梁华 朱晔秋 佟轩 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1701-1704,共4页

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验... 为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。 展开更多

关键词 安全工程 电梯 故障率 GM(1 1)模型 残差修正模型 故障率预测

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基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法 被引量：10

8

作者 徐达 周诚 +1 位作者 关矗 王小闯 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第1期83-87,共5页

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法。在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神... 为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法。在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数。以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、BP神经网络模型和ARMA-BP组合模型故障率预测结果,表明:相比于单一预测模型,ARMA-BP组合模型的装备故障率预测结果精度更高。 展开更多

关键词 故障率预测 ARMA模型 BP神经网络 组合模型

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机载设备故障率预测的灰色GM(1,N)与偏最小二乘组合模型 被引量：4

9

作者 李文强 马尧 +1 位作者 聂鹏 耿莽河 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第8期98-102,共5页

为解决传统机载设备故障率预测中可用历史数据有效样本量少和单一模型预测误差较大的问题,提出一种灰色GM(1,N)与偏最小二乘(PLS)组合模型。以机载设备故障率历史数据为原始数据,综合考虑多因素对机载设备故障率的影响,建立基于灰色GM(1... 为解决传统机载设备故障率预测中可用历史数据有效样本量少和单一模型预测误差较大的问题,提出一种灰色GM(1,N)与偏最小二乘(PLS)组合模型。以机载设备故障率历史数据为原始数据,综合考虑多因素对机载设备故障率的影响,建立基于灰色GM(1,N)故障率模型,以及建立PLS的故障率模型,分别对故障率进行单一预测。在不增加复杂性的基础上,以误差平方和为目标函数建立最优组合预测模型。采用某航空机载设备进行算例分析,结果表明:该组合模型的预测精度优于单一预测模型,产生较大预测误差的风险较单一模型有所降低。 展开更多

关键词 机载设备 故障率预测 灰色GM(1 N)模型 偏最小二乘模型 最优组合

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基于LSTM的动车组故障率预测模型 被引量：2

10

作者 陆航 杨涛存 +4 位作者 刘洋 于卫东 田光荣 肖齐 李方烜 《中国铁路》 2020年第7期61-66,共6页

动车组故障率趋势波动较大,其机理因素较为复杂:既有源头质量、养护维修问题产生的起伏,又有线路条件、气候等环境因素导致的故障率波动,同时涉及动车组生命周期内大量转配问题导致其运行环境的改变。由于很难量化这些因素,采用传统数... 动车组故障率趋势波动较大,其机理因素较为复杂:既有源头质量、养护维修问题产生的起伏,又有线路条件、气候等环境因素导致的故障率波动,同时涉及动车组生命周期内大量转配问题导致其运行环境的改变。由于很难量化这些因素,采用传统数理拟合方式描述动车组安全规律特征难度较大。提出1种长短记忆(LSTM)神经网络模型,用数据驱动的方式对高速动车组安全规律进行建模,以期预测未来周期的故障率数据。该模型能通过合理泛化训练,一定程度上通过对各系统安全规律数据的收集,掌握整车故障率的发展趋势,可为动车组运维提供数据支撑。 展开更多

关键词 动车组 长短记忆神经网络 LSTM 周期性故障率预测

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预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型 被引量：1

11

作者 张雨晨 戴贤春 +2 位作者 刘敬辉 李秋芬 代成烨 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页

针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,... 针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。 展开更多

关键词 动车组牵引系统 故障率预测 组合模型 BP模型 金枪鱼群算法 ARIMA模型 Prophet模型

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基于VMD-ICSO-GRU的高铁列控车载设备故障率时间序列预测 被引量：12

12

作者 魏伟 赵小强 吴进 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期58-68,共11页

有效地预测高铁列控车载设备故障率对合理分配设备备品、制定维修计划、减少故障发生具有重要意义。以列车运行控制系统的历史故障数据为对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的故障率预测模型。首先,利用VMD将车载... 有效地预测高铁列控车载设备故障率对合理分配设备备品、制定维修计划、减少故障发生具有重要意义。以列车运行控制系统的历史故障数据为对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的故障率预测模型。首先,利用VMD将车载设备故障率时间序列分解为一组包含不同频率信息的子序列,降低原始序列的非平稳性;然后,针对分解后的各个子序列建立多个基于GRU的时间序列预测模型,为提高预测精度,提出一种改进的猫群优化(ICSO)算法自适应设置各个GRU网络参数;最后,叠加各子序列预测结果得到最终故障率预测值。收集CTCS3-300T型列控车载设备历史故障数据进行实验,结果表明,相比于其他时间序列预测模型,本文模型得到的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.0445和0.0391,均低于其他模型,验证了其有效性。 展开更多

关键词 列控车载设备 故障率预测 变分模态分解 门控循环单元 猫群优化算法

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状态检修决策中的电气设备故障率推算 被引量：130

13

作者 潘乐真 张焰 +1 位作者 俞国勤 杜成刚 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期91-94,共4页

针对统计分析所得的电气设备故障率存在可信度低、应用滞后性的问题,提出了电气设备故障率推算的新方法。以电气设备实际的运行状态为依据,以相关的评价导则为标准,采用健康指数量化设备状态的劣化程度,推算当前状态下的设备故障率,进... 针对统计分析所得的电气设备故障率存在可信度低、应用滞后性的问题,提出了电气设备故障率推算的新方法。以电气设备实际的运行状态为依据,以相关的评价导则为标准,采用健康指数量化设备状态的劣化程度,推算当前状态下的设备故障率,进而确定设备的实际役龄;采用Marquardt法推求设备的故障率函数,并结合威布尔分布对设备故障率曲线进行分段拟合;在上述基础上,通过引入役龄回退因子描述检修工作对设备的修复程度,进而确定检修后设备的等效役龄,最终实现对检修后的电气设备故障率的预测,为后续实施多台设备状态检修决策优化提供支持。通过实际算例分析,说明了该项研究的有效性。 展开更多

关键词 健康指数 威布尔分布 役龄回退因子 等效役龄 故障率预测 状态检修

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基于PSO-BP神经网络的城轨列车转向架轮对轴箱故障预测 被引量：22

14

作者 尹怀仙 王凯 +3 位作者 张铁柱 华青松 秦勇 郭建媛 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期97-103,共7页

为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络(BP)和粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)分... 为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络(BP)和粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。 展开更多

关键词 城轨列车 轮对轴箱 故障率预测 BP神经网络 PSO

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一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法 被引量：35

15

作者 胡文平 于腾凯 巫伟南 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期35-42,共8页

电网综合风险评估能有效提高电网安全运行水平,为电力系统可靠运行提供安全保障。提出了一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法。将云理论应用于输变电设备故障不确定推理预测,构建基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上提... 电网综合风险评估能有效提高电网安全运行水平,为电力系统可靠运行提供安全保障。提出了一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法。将云理论应用于输变电设备故障不确定推理预测,构建基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上提出了基于云推理的输变电设备故障率预测模型。同时,基于效用理论构建了一套包括电压越限、极限输送功率、潜在连锁故障和系统稳定指数的电网综合风险评估指标体系。该方法能够科学合理地对电网进行综合风险评估,扫描电网运行薄弱环节。结合某地区电网运行实际数据进行了计算分析,计算结果表明该方法有效且实用。 展开更多

关键词 正态云模型 不确定推理 故障率预测 效用理论 风险评估

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基于油色谱监测数据的变压器动态可靠性分析 被引量：27

16

作者 赵婉芳 王慧芳 +1 位作者 邱剑 何奔腾 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第22期38-42,49,共6页

动态可靠性是电力变压器进行短期风险评估、检修决策等的依据。文中首先分析能反映变压器可靠性的因素,选择油中溶解气体分析(DGA)数据中特征气体含量、气体总量产气速率、设备役龄为关键影响因素。然后采用最小二乘支持向量机作为动态... 动态可靠性是电力变压器进行短期风险评估、检修决策等的依据。文中首先分析能反映变压器可靠性的因素,选择油中溶解气体分析(DGA)数据中特征气体含量、气体总量产气速率、设备役龄为关键影响因素。然后采用最小二乘支持向量机作为动态可靠性模型,进行变压器动态故障率预测。最后用算例分析了影响因素和模型的合理性,并与采用马尔可夫状态空间模型计算的故障率结果进行了比较。结果表明,设备役龄是影响变压器内部潜伏性故障率的重要因素,最小二乘支持向量机方法作为变压器动态可靠性模型具有计算速度快、监测信息的识别度高的优点。 展开更多

关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 特征气体含量 产气速率 设备役龄 最小二乘支持向量机 故障率预测

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基于状态联动的在役设备最佳运行寿命评估模型 被引量：13

17

作者 陈杏 宋依群 杨镜非 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期67-73,共7页

以设备实际运行状态为依据,以科学预测在役设备最佳使用年限、维护系统的供电可靠性和提高企业经济效益为目的,构建了基于状态联动的在役设备最佳运行寿命评估模型。基于在役设备的状态评价结果建立状态联动的故障概率预测模型,改进可... 以设备实际运行状态为依据,以科学预测在役设备最佳使用年限、维护系统的供电可靠性和提高企业经济效益为目的,构建了基于状态联动的在役设备最佳运行寿命评估模型。基于在役设备的状态评价结果建立状态联动的故障概率预测模型,改进可靠性参数的预测,综合考虑了健康状态和运行环境等因素,反映了在役设备的个体差异性。兼顾可靠性和经济性的要求,结合模糊役龄回退机制,以设备年均全寿命周期成本最小为目标,构建电力设备最佳运行寿命评估模型。以变压器为例,从在运时间和当前健康指数两个维度对在役设备的最佳运行寿命进行了比较分析。算例结果表明,构建的最佳运行寿命评估模型可以合理设定设备的最佳运行寿命,能为在役设备的检修和退役安排提供理论参考。 展开更多

关键词 在役设备 状态联动故障率预测 不确定性 状态检修 最佳使用寿命

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