[發(fā)明專利]一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法

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• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112183867A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉元清;薛明晨;耿曉峰;祁成
• 申請（專利權(quán)）人: 南京中車浦鎮(zhèn)海泰制動設(shè)備有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00;G06K9/62;G06F17/14
• 代理公司: 南京知識律師事務(wù)所 32207
• 代理人: 徐航天

1.一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟包括：

1)對線圈電壓數(shù)據(jù)進行采集并處理，利用前4個時刻的電壓值預測當前時刻的電壓；

2)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及小波函數(shù)的參數(shù)；

3)采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初訓練后的網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值；

4)采用優(yōu)化后的權(quán)值進行網(wǎng)絡(luò)再訓練，并采用訓練好的網(wǎng)絡(luò)預測測試集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟1)包括數(shù)據(jù)預處理：更改電磁線圈電壓數(shù)據(jù)格式，修改后的電壓數(shù)據(jù)集大小為20562*6，每一行表示一個時間點t下的電壓數(shù)據(jù)，第1到第6列的數(shù)據(jù)分別為時間、t-4時刻、t-3時刻、t-2時刻、t-1時刻和t時刻的電磁線圈電壓，其中，第1到5列為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值；第6列為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值，同時，采用mapminmax函數(shù)對數(shù)據(jù)進行歸一化。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟2)包括網(wǎng)絡(luò)初始化：設(shè)置隱含層神經(jīng)元數(shù)目為3，網(wǎng)絡(luò)學習速率η為0.01，迭代次數(shù)為1000，隨機初始化小波函數(shù)伸縮因子a_j和平移因子b_j以及網(wǎng)絡(luò)權(quán)重ω_jk和ω_ij，其中j表示第j個神經(jīng)元節(jié)點，k為4表示輸入樣本維度，i為1表示輸出節(jié)點個數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟2)包括數(shù)據(jù)劃分：將樣本數(shù)據(jù)分為訓練集與測試集，訓練集包含前15000列數(shù)據(jù)，剩余部分歸為測試集；用訓練集訓練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測試集樣本用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測輸出。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟2)包括網(wǎng)絡(luò)初訓練：采用給定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)及初始迭代次數(shù)，對網(wǎng)絡(luò)進行初訓練，得到輸出的預測值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟3)為：根據(jù)得到的輸出預測值，采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始值ω_ij、ω_jk、a_j、b_j。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟4)包括小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練：將粒子群優(yōu)化得到的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值作為權(quán)值初始化時的初始值，以迭代1000次為循環(huán)，對訓練集樣本進行再訓練。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EPLA電空變換閥退化預測方法，其特征在于步驟4)包括網(wǎng)絡(luò)預測：將得到的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于測試集，對其輸出進行預測，根據(jù)均方根誤差的計算公式計算得出均方根誤差RMSE為0.2345。