基于STL分解的平均故障间隔时间组合预测

摘要：

由于影响数控机床刀架系统平均故障间隔时间的因素较多,采用单一的模型作预测无法充分提取已知数据中的隐含信息,导致预测困难.应用基于STL进行时间序列分解的组合模型预测算法,将原始故障数据分解为趋势项、季节项和随机项,应用指数平滑法和支持向量机回归分别对前两项数据进行预测,根据时序分解的加法模型将其结合,得到组合模型预测结果,并将组合模型与单一的预测模型进行对比分析.实例证明:组合模型预测优于单一模型预测.此方法应用于MTBF的预测,有助于工作人员针对故障发生时间点提前采取措施,同时为数控机床可靠性评估提供了新的研究方法.

关键词：MTBF;STL算法;指数平滑法;支持向量机回归

所属期刊栏目：49

分类号：TH17

资助基金：辽宁省自然科学基金项目20180550752

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：196-200