[发明专利]一种继电器寿命预测的方法

权利要求书

1.一种继电器寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：对电磁继电器进行失效退化试验，获取建立训练样本所需的材料性能参数；

步骤2：对原始数据X进行主元分析，旨在降维处理，保留对样本总体贡献率较大的因素，剔除贡献率较低的因素，获取第1主元变量和第2主元变量；

步骤3：将第1主元变量和第2主元变量分别取训练集和测试集数据，将训练集数据输入RVM模型中进行训练学习；

步骤4：采用改进布谷鸟优化算法对RVM模型的核函数的系数的权值系数ω进行优化，提高RVM模型预测数据的精度，建立起优化后的模型进行寿命预测；

步骤5：设置失效阈值，选择不同区间的测试样本使得初始预测时间点不同，预测到达失效阈值的退化曲线；

步骤6：通过计算概率密度函数得出最终的预测的寿命，并且与实际继电器触头失效动作寿命进行对比，进行误差分析。

2.根据权利要求1所述的继电器寿命预测方法，其特征在于，所述步骤1获取建立训练样本所需的材料性能参数包括接触电阻、燃弧时间、燃弧能量、超程时间、吸合时间、释放时间、回跳时间。

3.根据权利要求1所述的继电器寿命预测方法，其特征在于，所述步骤2采用主成分分析法提取数据特征、降低数据维度，以降维数据作为RVM的输入量进行预测，可将RVM解决小样本复杂问题的突出优势体现出来。

4.根据权利要求1所述的继电器寿命预测方法，其特征在于，所述步骤3对于给定的训练样本集{x_n,t_n}(n＝1,2,…N),样本的输出表达式如下:

t_n＝y(x_n:ω)+ε_n,

其中ω为权值系数，k为核函数；

设定ε_n服从均值为0且方差为σ²的正态分布，给定训练样本集中的t的概率分布函数为:

其中，t＝(t₁，t₂，...，t_n)^T，ω＝(ω₁，ω₂，...，ω_n)^T，

为了防止过拟合的发生，将权值系数ω的先验概率分布定义如下：

其中，α为N+1维的超参数向量，根据朴素贝叶斯原理ω的后验分布表达式如下：

其中∑＝(σ^-2φ^Tφ+A)^-1为协方差矩阵，A为对角矩阵diag(α₁，α₂，...α_n)；μ＝σ^-2∑φ^Tt为均值，而αⁱ和σ²都是需要估计得出的参数。其迭代表达式如下：

其中，μ_i为第i个μ的均值；γ_i＝1-α_i∑ii；∑ii为∑ii的第i个对角元素。

5.根据权利要求1所述的继电器寿命预测方法，其特征在于，所述步骤4布谷鸟搜索算法是自启发式算法，其通过模拟布谷鸟的寄生繁衍过程来解决全局优化问题。