基于小波相关性去噪结合ARMA模型的故障率预测方法

郜逸星; 杨晓忠; 孙淑珍

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基于小波相关性去噪结合ARMA模型的故障率预测方法

首发时间：2018-10-08

郜逸星 ¹
郜逸星（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：小波分析在信号处理中的应用
杨晓忠 ¹
杨晓忠（1965-），男，教授，博导，主要研究方向：微分方程数值解法及应用软件
孙淑珍 ¹
孙淑珍（1960-），女，教授，研究生导师，主要研究方向：时间序列的小波方法及其应用.

1、华北电力大学数理学院信息与计算研究所，北京 102206

摘要：针对电力设备故障率具有周期性、随机性和多变性等特点，提出小波相关性去噪算法与时间序列自回归滑动平均(ARMA)模型的电力设备故障率预测方法。将电力设备故障率数据进行小波相关性去噪，最大限度保留有效序列，把重构后的序列进行ARMA建模及预测，预测值与实际值进行比较。仿真结果表明，小波相关性去噪后的ARMA模型预测结果有较高的精度，实际故障率预测效果较好。

关键词：应用数学小波相关性去噪 ARMA模型故障率预测精确性

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Failure rate prediction method based on wavelet correlation denoising combined with ARMA model

GAO Yixing ¹
郜逸星（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：小波分析在信号处理中的应用
YANG Xiaozhong ¹
杨晓忠（1965-），男，教授，博导，主要研究方向：微分方程数值解法及应用软件
SUN Shuzhen ¹
孙淑珍（1960-），女，教授，研究生导师，主要研究方向：时间序列的小波方法及其应用.

1、Institute of Information and Computation, School of Mathematics and Physics, North China Electric Power University, Beijing 102206, China

Abstract：Aiming at the periodicity, randomness and variability of power equipment failure rate, a wavelet correlation denoising algorithm and a time series autoregressive moving average (ARMA) model for power equipment failure rate prediction are proposed. The power equipment failure rate data is denoised by wavelet correlation, and the effective sequence is retained to the maximum. The reconstructed sequence is modeled and predicted by ARMA, and the predicted value is compared with the actual value. The simulation results show that the ARMA model with wavelet correlation denoising has higher accuracy and the actual failure rate prediction is better.

Keywords： AppliedMathematics Wavelet correlation denoising ARMA model Failure rate prediction Accuracy

基金：

1. 国家自然科学基金（11371135）

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郜逸星，杨晓忠，孙淑珍. 基于小波相关性去噪结合ARMA模型的故障率预测方法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2018-10-08]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201810-11.

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论文编号	201810-11
论文题目	基于小波相关性去噪结合ARMA模型的故障率预测方法
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