34、高斯过程回归在电缆束特性预测及生产环境预测性维护中的应用

高斯过程回归在电缆束特性预测及生产环境预测性维护中的应用

1. 高斯过程回归在电缆束特性预测中的应用

在电缆束特性预测中，我们可以利用高斯过程回归（GPR）来确定未知的机械模型参数，以模拟电缆线束段。

1.1 输入向量的构建

为了进行有效的预测，需要将一些参数组合到输入向量中。对于有效弯曲刚度的估计，输入向量 $\vec{x}$ 为：
$\vec{x} = \left[\sum_{i} [EI] {c_i}, \sum {i} [\rho A] {c_i}, \sum {i} r_{c_i}, r_b, \frac{\sum_{i} [\rho A] {c_i} \cdot \sum {i} r_{c_i}}{n_c}\right]$
其中：
- $[EI]_c$：基础电缆的有效弯曲刚度
- $[\rho A]_c$：基础电缆的长度密度
- $r_c$：基础电缆的半径
- $n_c$：电缆束中的电缆数量
- $r_b$：电缆束的半径

对于有效扭转刚度的估计，输入向量 $\vec{x}$ 为：
$\vec{x} = \left[\sum_{i} [EI] {c_i}, \max {i} ([GJ] {c_i}) \sum {i} [\rho A] {c_i}, \sum {i} r_{c_i}, r_b\right]$
其中 $[GJ]_c$ 是基础电缆的有效扭转刚度。模型的输出分别是电缆束的有效弯曲刚度 $[EI]_b$ 和有效扭转刚度