[发明专利]基于无偏灰色模糊马尔科夫链模型的电梯可靠性预测方法

摘要

一种基于无偏灰色模糊马尔科夫链模型的电梯可靠性预测方法。通过电梯发生故障时对故障代码进行提取、记录，获得历史数据；根据历史数据建立无偏GM(1,1)模型，并检验模型的残差；将残差数值区间划分为m个状态，运用模糊分类理论构造模糊函数，并计算每个数据点的模糊状态概率向量，根据最大隶属原则确定每个数据点的所属状态；建立马尔科夫状态转移矩阵，预测下次发生该故障的模糊向量，根据最大隶属原则确定该预测数据隶属的状态。本发明对电梯可靠性进行预测，通过无偏GM(1,1)得到某一故障发生的时间间隔趋势，利用模糊马尔科夫链抗干扰性去逼近数据波动趋势，并对马尔科夫链进行滑动平移，使得电梯可靠性预测结果更加精确。

主权项

1.一种基于无偏灰色模糊马尔科夫链模型的电梯可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过远程监控设备实时获取电梯运行状态，在电梯发生故障时对故障代码进行提取、记录，作为历史数据；2)对历史数据进行数据处理与检验，建立无偏预测模型；3)计算无偏预测模型的残差，将残差的数值区间划分为若干不同状态；4)运用模糊分类理论构造模糊函数，并计算历史数据中每个数据点的模糊状态概率向量，根据最大隶属原则确定每个数据点的所属状态；5)建立马尔科夫状态转移矩阵，预测下次发生该故障的模糊向量，根据最大隶属原则确定该预测的模糊向量隶属的状态。