[发明专利]一种基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法

权利要求书

1.一种基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤1：获取初始样本集

获取现有贵金属电接触材料的力学性能参数，每两种可相互匹配的现有贵金属电接触材料的力学性能参数与使用该两种现有贵金属电接触材料分别制成两电接触元件的电接触装置的使用寿命构成初始样本，得到初始样本集；

步骤2：构建训练样本集

对每个初始样本中的力学性能参数进行预处理，提取对应的力学性能特征向量；对初始样本集中的使用寿命数据进行区间划分，并给每个区间编号，将每个初始样本中的使用寿命对应的区间编号作为该初始样本的寿命标签；每个力学性能特征向量与对应的寿命标签构成训练样本，得到训练样本集；

步骤3：构建并训练寿命预测模型

以力学性能特征向量为输入、寿命标签为输出，基于机器学习算法，构建贵金属电接触装置寿命预测模型，并利用训练样本集对所述贵金属电接触装置寿命预测模型进行训练；

步骤4：新型贵金属电接触材料寿命预测

制备新型贵金属电接触材料样品及与该新型贵金属电接触材料匹配的贵金属电接触材料样品；对两样品分别进行力学性能测试，获取两样品的力学性能参数；对两样品的力学性能参数进行预处理，提取对应的力学性能特征向量；将对应的力学性能特征向量输入训练后的贵金属电接触装置寿命预测模型，得到使用该新型贵金属电接触材料及所述与该新型贵金属电接触材料匹配的贵金属电接触材料分别制成两电接触元件的电接触装置的预测寿命区间。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述电接触装置为滑动式电接触装置，所述两电接触元件分别为电刷、导电滑环；所述力学性能参数包括用于制作电刷的贵金属电接触材料的硬度与抗拉强度、用于制作导电滑环的贵金属电接触材料的硬度，所述使用寿命为电刷、导电滑环中任一材料失效导致电接触装置失效时电接触装置的使用时间；所述力学性能测试包括对用于制作电刷的贵金属电接触材料进行硬度测试与抗拉强度测试、对用于制作导电滑环的贵金属电接触材料进行硬度测试。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述步骤2中，对每个初始样本中的力学性能参数进行预处理，提取对应的力学性能特征向量，具体包括：对每个初始样本中的所有力学性能参数进行归一化处理，归一化处理后的力学性能参数构成对应的力学性能特征向量；所述步骤4中，对两样品的力学性能参数进行预处理，提取对应的力学性能特征向量，具体包括：对两样品的所有力学性能参数进行归一化处理，归一化处理后的力学性能参数构成对应的力学性能特征向量。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述步骤2中，对初始样本集中的使用寿命数据进行区间划分，具体包括：将初始样本集中的使用寿命数据均等划分为至少10个区间。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述步骤3中，所述机器学习算法为线性回归、逻辑回归、支持向量机回归、决策树回归中的一种。

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述新型贵金属电接触材料样品采用真空感应熔炼——反复轧制——热处理的方法制备，具体包括：采用真空感应熔炼新型贵金属电接触材料，对浇铸得到的合金铸锭进行反复轧制-热处理，得到样品为终道变形量60％-95％的板材或棒材。

7.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述新型贵金属电接触材料为Ag基合金、Au基合金、Pd基合金中的一种。

8.根据权利要求2所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述力学性能测试的测试温度为30℃-200℃。

9.根据权利要求1所述的基于机器学习的新型贵金属电接触装置寿命预测方法，其特征在于，所述步骤4中，力学性能测试前将样品在测试温度下保温1h。