基于ForGAN的高速电梯制动器失效预测方法

针对高速电梯制动器失效率及维护决策方面的研究目前仍存在明显的不足。为了解决目前高速电梯在制动器失效率预测上存在结果准确性和可靠性不足的问题,对高速电梯制动器失效模式和机理进行了分析,确定了影响制动器失效的主要原因和相关参数,提出了一种经贝叶斯超参数优化后的预测性生成对抗网络(ForGAN)模型。首先,采集了高速电梯制动器工作性能数据,并对其进行了归一化处理;然后,利用主成分分析法进行了理论失效率计算,并采用了基于BO+ForGAN的模型对制动器失效率进行了预测和分析;最后,将所得结果与SVM、BiLSTM等传统预测模型所得结果进行了分析对比,并选取绝对误差、均方根误差、决定系数(R2)对上述各个预测结果的精度进行了评估。研究结果表明:基于BO+ForGAN模型的制动器失效率预测效果最好,泛化能力最高,能适应不同的实验工况,且贝叶斯超参数寻优算法能够找到一组最优的超参数。评估结果显示,高速电梯制动器失效率预测值的准确率达到了98.1%,从而验证了基于BO+ForGAN模型(方法)的有效性。