基于物元信息熵的生產線健康度評估及預測
摘要：為解決復雜生產線健康度難以評估、量化和預測的問題,提出一種將物元信息熵和支持向量機相結合的生產線健康度評估及預測方法。在評估方法中,設計了由設備運行狀態、能源消耗、生產速率和生產效率為一體的立體交叉復合物元。采用層次分析法確定評價指標的理論權重,熵值法確定評價指標的客觀權重,最終權重為理論權重和客觀權重的聯合權重。運用復合物元關聯熵計算生產線的健康度;采用網格搜索法、遺傳算法和粒子群對支持向量機進行參數尋優,對生產線歷史健康度進行機器學習,建立健康度預測模型。實驗證明,基于高斯核函數運用粒子群進行參數優化的支持向量機對健康度的預測效果突出。本文所提方法為生產決策提供數據支持和理論依據。
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