基于改进PSO算法的Volterra模型在磨损预测中的应用

为准确预测机械设备的磨损问题，提出基于改进PSO算法的Volterra级数预测模型。该预测方法首先根据Volterra级数的性质，建立Volterra级数模型；然后利用改进的PSO算法对模型参数进行优化，得到Volterra级数的预测模型。利用轴承钢试件的磨损实验数据，采用建立的预测模型对数据进行建模和磨损预测。仿真结果表明，与基于PSO算法的Volterra模型、多项式模型、AR模型、RBF神经网络模型及BP神经网络模型相比，基于改进PSO算法的Volterra预测模型结构简单、预测精度高，具有一定的实用性。