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基于GM−噪声SVR方法的矿山设备可靠性参数估计
被引量:
1
1
作者
王贺
吴振博
+2 位作者
徐添
王志强
刘超
《工业工程》
北大核心
2021年第2期119-124,共6页
为了有效估计小子样条件下矿山设备的三参数威布尔分布可靠性模型参数,提出基于GM−噪声SVR的参数估计方法。该方法以灰色估计法(GM)为基础估计模型的位置参数,采用基于训练样本数量和噪声参数寻优的ε−带支持向量回归机(ε-SVR)估计尺...
为了有效估计小子样条件下矿山设备的三参数威布尔分布可靠性模型参数,提出基于GM−噪声SVR的参数估计方法。该方法以灰色估计法(GM)为基础估计模型的位置参数,采用基于训练样本数量和噪声参数寻优的ε−带支持向量回归机(ε-SVR)估计尺度参数和形状参数,并通过拟合的三参数威布尔分布函数分析预测和解决设备的可靠性问题。算例结果表明,GM−噪声SVR方法可以很好地用于矿山设备可靠性模型参数估计,估计某带式输送机三参数威布尔分布可靠性模型的位置参数、尺度参数和形状参数依次为3.1525、188.3763、1.0476,平均无故障时间为188 h,标准均方根误差NRMSE为0.0519。这表明该方法的可行性和有效性。
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关键词
小子样
灰色估计法
ε
−带支持向量回归机
可靠性分析
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职称材料
题名
基于GM−噪声SVR方法的矿山设备可靠性参数估计
被引量:
1
1
作者
王贺
吴振博
徐添
王志强
刘超
机构
山东科技大学能源与矿业工程学院
山东科技大学经济管理学院
出处
《工业工程》
北大核心
2021年第2期119-124,共6页
基金
中国煤炭工业协会科学技术研究指导性计划项目(MTKJ2012-338)。
文摘
为了有效估计小子样条件下矿山设备的三参数威布尔分布可靠性模型参数,提出基于GM−噪声SVR的参数估计方法。该方法以灰色估计法(GM)为基础估计模型的位置参数,采用基于训练样本数量和噪声参数寻优的ε−带支持向量回归机(ε-SVR)估计尺度参数和形状参数,并通过拟合的三参数威布尔分布函数分析预测和解决设备的可靠性问题。算例结果表明,GM−噪声SVR方法可以很好地用于矿山设备可靠性模型参数估计,估计某带式输送机三参数威布尔分布可靠性模型的位置参数、尺度参数和形状参数依次为3.1525、188.3763、1.0476,平均无故障时间为188 h,标准均方根误差NRMSE为0.0519。这表明该方法的可行性和有效性。
关键词
小子样
灰色估计法
ε
−带支持向量回归机
可靠性分析
Keywords
small
sample
grey
estimation
ε
-
band
support
vector
regression
reliability
analysis
分类号
TD528 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM−噪声SVR方法的矿山设备可靠性参数估计
王贺
吴振博
徐添
王志强
刘超
《工业工程》
北大核心
2021
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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