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公开(公告)号：CN117250490A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311213185.X
申请日：2023-09-20
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/327 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及电子元器件寿命预测技术领域，提供一种基于LSTM的剩余电流动作断路器寿命预测方法。该方法包括：搭建加速试验平台，对剩余电流动作断路器进行加速退化试验，获得退化数据，将退化数据划分为训练集和测试集；以训练集为输入向量，基于LSTM搭建第一神经网络，其中训练集为剩余动作电流退化轨迹；定义第一神经网络的神经网络参数，通过概率代理模型拟合目标函数并通过采样函数寻优神经网络参数的参数点；根据优化后的神经网络参数对第一神经网络进行训练获得第二神经网络；将测试集输入至第二神经网络，获得剩余电流动作断路器的寿命预测结果。本发明提高了预测精度及处理时间序列数据精度，并且稳定性较强。
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