基于数据增强SDAE-BiGRU的交流接触器剩余电寿命预测

作者：邢朝健; 刘树鑫; 高书豫; 刘洋; 李静; 曹云东

来源：高电压技术, 2023, 1-12.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20231311

• 交流接触器
• 特征选择
• 数据增强
• 堆叠降噪自动编码器
• 双向门控循环单元

针对目前交流接触器剩余电寿命存在单一特征预测精度低、未充分考虑开断前后的关联性和忽略了长时间序列特点的问题，提出基于数据增强SDAE-BiGRU（Stacked Denoised Autoencoder – Bidirection Gated Recurrent Unit）的交流接触器剩余电寿命预测方法。首先，通过交流接触器全寿命试验提取特征参量，采用近邻成分分析（Neighborhood Component Analysis，NCA）和斯皮尔曼等级相关系数选择最优特征子集，来有效表征电寿命退化信息。然后，对最优特征子集进行数据增强，充分考虑前后状态的关联性，并利用SDAE对增强后的特征信息进行融合来降低输入维度。最后，将交流接触器剩余电寿命视为长时序问题，通过BiGRU进行时序预测。实例分析表明，该模型比RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）、GRU、BiGRU和SDAE-BiGRU模型预测效果好，平均有效精度达到96.68%，有效证明时序预测模型应用在电器设备剩余寿命预测领域中的可行性。

• 出版日期2023
• 单位沈阳工业大学