基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法

陈向俊; 傅军平; 陈栋栋; 李科; 李黎苹; 吕林锋

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基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法

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目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究。首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用了贝叶斯超参数优化,提出了优化后的算法BO-XGBoost;然后,用自制的电梯钢丝绳疲劳试验机对曳引轮直径、载荷力、频率和包角这4个因素进行了试验,得到了用于预测钢丝绳磨损率的数据;最后,用BO-XGBoost算法对钢丝绳磨损率进行了预测分析,同时与多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM)等机器学习算法进行了比较。研究结果表明:BO-XGBoost算法的建模效果和回归效果最好,其泛化能力也最高,能适应不同工况的实验,在预测钢丝绳磨损率方面优于其他几个模型,预测值与试验值达到了99.1%的准确率,证明了该方法的有效性。

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来源
《机电工程》 |2022年第4期|554-560|共7页
作者
陈向俊; 傅军平; 陈栋栋; 李科; 李黎苹; 吕林锋;
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作者单位

浙江省特种设备科学研究院;

浙江省特种设备检验技术研究重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类自动扶梯;电梯工程;
关键词
电梯; 钢丝绳; 磨损预测; 极端梯度提升; 回归模型;

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