基于TPE-Informer模型的铁路继电器寿命预测

作     者：聂靖杰 刘树鑫 邢朝健 许静 李艳凯 

作者机构：教育部特种电机与高压电器重点实验室(沈阳工业大学) 

出 版 物：《电气工程学报》 (Journal of Electrical Engineering)

年 卷 期：2024年

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：辽宁省科技重大专项(2020JH1/10100012) 辽宁省教育厅(LJGD2020001) 沈阳中青年科技创新人才计划(RC210354)资助项目 

主　　题：铁路继电器 寿命预测 非标准贝叶斯优化算法 Informer 

摘      要：针对如何准确、高效地预测铁路继电器寿命问题，提出一种基于TPE-Informer模型的铁路继电器寿命预测方法。首先，搭建铁路直流继电器电寿命试验平台，获取其整个生命周期的退化数据，从中提取出能够反映其运行状态的特征参数；其次，将提取的特征参数输入Informer模型进行训练，利用多头稀疏自注意力机制挖掘特征信息前后状态的关联性；最后，利用非标准贝叶斯优化算法(Tree-structured parzen estimator, TPE)优化Informer模型超参数，以获得更好的预测性能。采用实验平台采集数据对模型验证，并与其他三种深度学习算法进行结果对比。试验结果表明，所提预测模型比RNN、LSTM和Informer模型预测精度高，平均精度达到96.52%，误差率小，稳定性好，证明了该预测模型应用的可行性。