技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于粒子群优化支持向量回归的设备故障预测方法，首先，基于小波分解方法对工业生产关键设备中的振动信号数据进行特征提取，得到特征数据；然后，构建特征数据的时间序列，从中选取前n个连续的特征数据，按照设定的映射维数m，建立行数为n‑m+1，列数为m的输入样本；最后，利用输入样本，使用训练好的支持向量回归模型对设备进行故障预测。本发明采用粒子群算法，同时优化支持向量回归模型的3个关键参数，为支持向量回归模型参数的优化提供了一种可行、高效的方法，并提高了利用支持向量回归算法进行设备故障预测的准确性。
技术研发人员：彭刚;阮景;佘建煌;成栋梁
受保护的技术使用者：湖北博华自动化系统工程有限公司;深圳市中金岭南有色金属股份有限公司凡口铅锌矿;华中科技大学
技术研发日：2018.12.06
技术公布日：2019.04.19