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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种远端模块寿命预测模型的建立方法与寿命预测方法，所述建立方法包括：获取各样本远端模块的特征参数和输出信号；基于各样本远端模块的输出信号，判断各样本远端模块运行状态，根据运行状态正常的样本远端模块的特征参数值，确定远端模块各特征参数的老化阈值和故障阈值；计算远端模块各特征参数的平均年变化率；根据确定的远端模块各特征参数的老化阈值、故障阈值和计算的年变化率，计算各样本远端模块剩余使用寿命；基于各样本远端模块剩余使用寿命，建立远端模块剩余寿命预测模型。本发明能够预测直流光测量系统远端模块的剩余使用寿命。

主权项：1.一种远端模块寿命预测模型的建立方法，其特征在于，包括：获取各样本远端模块的特征参数和输出信号；基于各样本远端模块的输出信号，判断各样本远端模块运行状态，根据运行状态正常的样本远端模块的特征参数值，确定远端模块各特征参数的老化阈值和故障阈值；其中，所述确定远端模块各特征参数的老化阈值和故障阈值，包括：计算运行状态正常的样本远端模块各特征参数的均值；将计算得到远端模块各特征参数的均值的一半值作为远端模块各特征参数的老化阈值；将远端模块各特征参数的老化阈值的三分之一值作为远端模块各特征参数的故障阈值；确定远端模块各特征参数的平均年变化率；根据确定的远端模块各特征参数的老化阈值、故障阈值和计算的年变化率，计算各样本远端模块剩余使用寿命；其中，所述计算各样本远端模块剩余使用寿命，通过下式进行计算： 式1中，σ为当前计算的样本远端模块的剩余使用寿命，取当前计算的样本远端模块对应各特征参数的剩余使用寿命σx的最小值；x为5个特征参数的索引，Δx为当前计算的样本远端模块特征参数与故障阈值的差值；δx为当前计算的样本远端模块各特征参数的平均年变化率；基于各样本远端模块剩余使用寿命，建立远端模块剩余寿命预测模型；其中，所述建立远端模块剩余寿命预测模型，包括：将各样本远端模块剩余使用寿命作为预测模型的样本训练集，将各特征参数作为自变量，样本远端模块的剩余使用寿命作为因变量，使用多元线性回归算法建立远端模块剩余寿命的多元线性回归模型： 式2中，到分别代表第i组数据的5个特征参数的值，β0为多元线性回归模型的截距，β1、β2、β3、β4、β5为多元线性回归模型的回归系数，为第i组的预测输出结果；基于最小二乘法，确定假设第i个样本远端模块剩余寿命的真实值为yi，通过使最小，令得到： 式3中，Xb为总共q组的样本训练集，通过矩阵形式表示： 式4中，XbT为Xb的转置矩阵；而且，总共q组的样本远端模块剩余寿命的真实值矩阵为Y＝y1,y2,...,yqT5通过式3、4和5计算得到：β＝β0,β1,β2,...,β5T6由式2和6得到远端模块剩余寿命预测模型。

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百度查询： 南京邮电大学 一种远端模块寿命预测模型的建立方法与寿命预测方法