[发明专利]利用机器学习预测电气参数的方法及装置

摘要

本发明公开了利用机器学习预测电气参数的方法及装置，对电磁继电器和/或与之类似的利用电磁力实现机械动作的一大类装置如电磁阀，获取其动作执行诊断结果组成矩阵，重构为列数固定的矩阵，利用机器学习的方法给定电气参数标签对重构数据进行训练，得到符合预期的神经网络，在需要对继电器等设备进行寿命预测或者其他参数预测时，获取新的重构数据并输入训练得到的神经网络中，即可实现针对继电器等设备的电气参数的预估，包括对电气寿命的预测。

主权项

1.一种利用机器学习预测电气参数的方法，其特征在于，包括：组成步骤，依次获取待预测对象的动作执行诊断结果A1、A2、……、Am并组成矩阵，矩阵的列数为m；m为正整数；重构步骤，当m达到或超过预定值M时，如果再获取到待预测对象的动作执行诊断结果Am+1，则根据Am+1对矩阵进行重构，使矩阵列数保持为M；M为正整数；数据步骤，从重构后的矩阵中得到重构数据；训练步骤，利用重构数据，给定电气参数标签并进行神经网络训练，得到符合预期的神经网络；预测步骤，对需要预测电气参数的待预测对象，通过组成步骤、重构步骤、数据步骤得到新的重构数据，并将新的重构数据输入符合预期的神经网络得到最终诊断结果。