專利名稱：基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法，屬于故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
依據(jù)系統(tǒng)與信息之間的關(guān)系，可將系統(tǒng)分為三類白色系統(tǒng)(信息完全明確)、黑色系統(tǒng)(信息完全不明確)和灰色系統(tǒng)(信息部分明確，部分不明確)。鑒于很多實(shí)際設(shè)備系統(tǒng)呈現(xiàn)灰性，華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授于1982年提出了解決此類問題的灰色系統(tǒng)理論，現(xiàn)今已經(jīng)成為故障預(yù)測(cè)等眾多領(lǐng)域的主要方法之一。作為灰色理論的重要分支，灰色模型通過建立特殊的微分方程來掲示系統(tǒng)內(nèi)部事物連續(xù)發(fā)展變化的規(guī)律，對(duì)時(shí)間序列短、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)少、信息不完全的設(shè)備系統(tǒng)的建模與分析，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，得到了廣泛的應(yīng)用。事實(shí)上，灰色模型可以統(tǒng)稱為GM(P，Q)，其中G代表Grey，M代表Model，P代表灰色模型是P 階方程，Q代表灰色模型有Q個(gè)變量。最常用的灰色模型是ー維情形的GM(1，I) (P=1,Q=I)，多變量灰色模型可以表示為GM (I，N) (P = 1，Q = N)。作為ー種重要的故障預(yù)測(cè)技術(shù)，灰色模型一方面得到了日益廣泛的應(yīng)用，另一方面仍存在很多亟待解決的問題，如，病態(tài)問題。然而，從目前的研究成果來看，已有的病態(tài)問題解決辦法并不多對(duì)于GM(1，I)，主要是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的數(shù)乘變換，以期抑制在最小二乗法求解灰色系數(shù)時(shí)可能出現(xiàn)的病態(tài)問題；對(duì)于GM(1，N)，即使是迄今最為突出的基于卷積積分的多變量模型(Convolution Integral based GM(I, N),以下簡稱GMC(1,N))，也沒有涉及對(duì)病態(tài)問題的處理算法，這直接導(dǎo)致了 GM(1，N)在存在病態(tài)問題時(shí)會(huì)失效，使得其模型模擬能力和故障預(yù)測(cè)能力大大下降，阻礙了 GM(1，N)的進(jìn)ー步應(yīng)用。綜上所述，尋求一套切實(shí)可行的GM(1，N)病態(tài)問題解決辦法，不但能提高其故障預(yù)測(cè)精度，而且有助于其在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等其他領(lǐng)域的深入應(yīng)用，擴(kuò)大灰色系統(tǒng)理論的影響力。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是為了解決多變量灰色模型GM(1,N) (Regularization Tools based)在用最小二乗法計(jì)算灰色系數(shù)的過程中可能出現(xiàn)病態(tài)，但目前沒有解決方案的問題，提供了一種基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明所述基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法，該方法包括以下步驟步驟一、輸入的待測(cè)設(shè)備的故障原始特征數(shù)據(jù)序列為Af1 = {^0,(l).x；0,(2)......ず,(幻,..”_t;0i(w)}.k= 1,2,... ,n (I)且.ず!(灸)>0;輸入的待測(cè)設(shè)備的故障相關(guān)數(shù)據(jù)序列為X'^ ={x(,0,(1)..t'1's(2)..........i = 2,3, . . . , N, t = 1,2, . . . , n+m
(2)
權(quán)利要求
1.基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟 步驟一、輸入的待測(cè)設(shè)備的故障原始特征數(shù)據(jù)序列為
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟三中矩陣方程(6)中矩陣B的大小為(n-1) X (N+1)，而BtB為(N+1) X (N+1)的對(duì)稱矩陣， 則判斷矩陣方程(6)是否為病態(tài)的條件為 判斷 BTB 的條件數(shù) Cond(B1B) = | BtB |21 | (BtB)-1I 2 是否大于 1000，其中 | | |2為ニ范數(shù)， 如果判斷結(jié)果為是，則確定矩陣方程(6)是病態(tài)的；如果判斷結(jié)果為否，則確定矩陣方程(6)是良態(tài)的。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟五中求解K的正則化方法選用LC-TSVD或GCV-TSVD。
全文摘要
基于正則化方法改進(jìn)多變量灰色模型的故障預(yù)測(cè)方法，屬于故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域，本發(fā)明為解決多變量灰色模型GM(1，N)在用最小二乘法計(jì)算灰色系數(shù)的過程中可能出現(xiàn)病態(tài)，但目前沒有解決方案的問題。本發(fā)明在不改變?cè)卸嘧兞炕疑Ｐ陀?jì)算框架的前提下，在求灰色系數(shù)前，先判斷是否會(huì)出現(xiàn)病態(tài)問題，如果是，則用正則化方法來求解該系數(shù)，否則，仍用最小二乘法求解。這樣，有利于得到更加準(zhǔn)確的灰色系數(shù)，提高灰色模型的故障預(yù)測(cè)精度。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102779233SQ20121020538
公開日2012年11月14日 申請(qǐng)日期2012年6月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月20日
發(fā)明者馮乃章, 沈毅, 賀智 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)