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針對現(xiàn)有的故障預(yù)測技術(shù)無法從整體上反映系統(tǒng)性能下降趨勢等問題，提出一種基于健康度分析的故障預(yù)測方法。首先，在支持向量機(jī)回歸算法基礎(chǔ)上構(gòu)造多輸出支持向量機(jī)，以實(shí)現(xiàn)健康度的多步預(yù)測，并提出一種和聲蟻群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)，解決了蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的問題；然后，根據(jù)最優(yōu)參數(shù)建立擬合監(jiān)測數(shù)據(jù)和未來健康度下降過程非線性映射關(guān)系的和聲蟻群算法一支持向量機(jī)（ HSACA-SVM）故障預(yù)測模型；最后，通過某裝備電源系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該模型的有效性。實(shí)例驗(yàn)證表明該模型能夠較好地實(shí)現(xiàn)對健康度下降趨勢的預(yù)測，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到97%，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測。
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