基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法

• 作者: 陈向俊 傅军平 陈栋栋 李科 李黎苹 吕林锋
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电梯 钢丝绳 磨损预测 极端梯度提升 回归模型
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 超重机械与运输机械|Lifting Machinery and Transportation Machinery
• 页码范围: 554-560
• 页数: 7页
• 分类号: TH236|TU857
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2022.04.019

摘要

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.