改进小波包变换与RBF神经网络预测继电器寿命

"这篇论文是关于使用小波包变换结合径向基函数(RBF)神经网络预测继电器寿命的研究。作者李志刚、刘伯颖、李玲玲和孙东旺来自河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室。他们提出了一种改进的小波包变换方法，用于处理非平稳时间序列的继电器性能参数，特别是超程时间径流序列。通过这种方法，可以将序列分解为平稳项和随机项，分别用AR模型和RBF神经网络进行预测，最后通过小波包重构将两种模型的结果整合，从而对原始非平稳序列进行预测。实验证明，这种预测方法具有高精度，是预测继电器寿命的有效手段。关键词包括小波包变换、径流序列、小波包重构和AR模型。" 本文探讨了在电力系统中，尤其是涉及到继电器寿命预测的重要问题。继电器作为控制电路的关键元件，其工作寿命的准确预测有助于提升设备维护效率，减少故障风险。传统的方法可能无法有效处理非平稳的时间序列数据，因此，研究者引入了小波包变换这一工具。 小波包变换是一种强大的信号分析方法，它可以对信号进行多尺度分解，揭示不同频率成分在时间上的分布情况。在此文中，作者针对继电器超程时间径流序列的非平稳特性，改进了小波包变换，将序列拆分为平稳部分和随机部分。平稳部分通常可以用自回归(AR)模型来描述，因为这些模型能有效地捕捉序列中的线性关系和趋势。 然而，随机部分可能包含复杂的行为，不适合简单的线性建模。因此，研究者选择RBF神经网络来处理这部分。RBF网络以其快速收敛和良好的非线性拟合能力著称，适合对非平稳序列的随机项进行预测。它通过构建基于相空间重构的模型，能够捕获数据的非线性动态特性。 最后，通过小波包重构过程，将AR模型和RBF神经网络的预测结果结合起来，以重建原始非平稳径流序列。这一综合方法不仅利用了两种模型的优点，还提高了预测的准确性，为继电器寿命预测提供了新的思路。 这项工作展示了小波包变换和RBF神经网络在处理非平稳时间序列预测问题上的潜力，尤其在电力系统设备的寿命预测领域。通过理论分析和实例验证，研究者证明了这种方法的有效性和实用性，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。