一种基于INW-ESN的故障融合预测方法
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TH322; TP206+.3

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(国家自然科学基金资助项目(51305454)


A Prognostic Fusion Algorithm Based on the INW-ESN
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    摘要:

    针对传统方法对液压泵故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于改进的Newman-Watts小世界回声状态网络(improved Newman-Watts-echo state network, 简称INW-ESN)的故障融合预测方法。首先,对回声状态网络(echo state network,简称ESN)储备池结构进行优化,建立INWESN基础预测模型,并重新定义邻接矩阵元素取值,以改善网络预测性能;其次,在此基础上建立故障融合预测模型,利用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,简称DSmT)将INW-ESN预测信息与液压泵性能退化模型信息进行融合,以提高预测精度;最后,通过对液压泵性能退化试验的应用分析,验证了该方法的有效性。

    Abstract:

    To solve the unsatisfying fault predicting effect of hydraulic pumps based on traditional algorithms, a novel fault fusion predicting method based upon the improved Newman-Watts(INW) is proposed. First, the structure of the reserve pool in traditional echo state network (ESN) is modified, and the INW-ESN fundamental predicting model is established. Neighboring matrix elements are redefined to improve the network performance. Furthermore, the fault fusion prognostic model is proposed. By the employment of Dezert-Smarandache theory (DSmT), the INW-ESN prognostic information and degradation model information are fused to increase predicting accuracy. Finally, the proposed method is verified by the application on the hydraulic pump performance degradation experiment.

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  • 在线发布日期: 2018-03-02
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