一种改进灰狼算法优化LSSVR的混凝土泵车砼活塞剩余寿命预测方法研究
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为了解决混凝土泵车砼活塞因无法及时更换导致设备停机的问题,提出一种改进灰狼算法优化最小二乘支持向量回归(LSSVR)的剩余寿命预测方法,该方法使用差分算法(DE)优化原始灰狼算法(GWO),解决了其容易陷入局部最优解的问题,提高了收敛速度,使用优化后的算法优化最小二乘支持向量回归的两个参数,建立剩余寿命预测模型。通过真实的砼活塞寿命监测数据,使用3种评估指标对比LSSVR、GWO-LSSVR、DE-GWO-LSSVR这3个模型的预测效果,并与相关研究的结果进行对比。实验表明,DE-GWO-LSSVR模型拥有最高的预测精度,可以为砼活塞的预测性更换以及机械零件的故障诊断提供指导意义。