Equipment health prognosis based on IPSO-BSVM under small and imbalanced sample data
Equipment health prognosis based on IPSO-BSVM under small and imbalanced sample data
Business School, University of Shanghai for Science & Technology, Shanghai 200093, China
摘要
In view of the lack of abundant sample data and sample unbalanced problem in equipment health prognosis, this paper proposed a health prognosis model based on IPSO-BSVM. Firstly, it put forward the dynamic non-linear inertia weight to improve the PSO algorithm. Secondly, it introduced the balanced SVM to improve the performance of SVM. Thirdly, it applied the improved PSO algorithm to optimize the parameters of the balanced SVM. Finally, it used the IPSO-BSVM model for equipment state identification and residual useful life prognosis. The simulation results show that the proposed method can effectively solve the problem of equipment health prognosis under small and imbalanced sample data.
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71840003,71632008)
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0088
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: System Development & Application
出版页码: 1119-1122,1127
文章编号: 1001-3695(2021)04-029-1119-04
发布历史
引用本文
位晶晶, 刘勤明, 叶春明, 等. 基于IPSO-BSVM的小样本数据不均衡下的设备健康预测研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1119-1122,1127. (Wei Jingjing, Liu Qinming, Ye Chunming, et al. Equipment health prognosis based on IPSO-BSVM under small and imbalanced sample data [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1119-1122,1127. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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