一种基于PIO-XGBoost的高压断路器剩余寿命预测方法

本发明公开了一种基于PIO‑XGBoost的高压断路器剩余寿命预测方法，包括：采集高压断路器的当前节点的多维机械特性参数，对其预处理后，将多维机械特性参数拼接形成机械特征数据；构建XGBoost寿命阶段分类子模型和XGBoost剩余寿命回归子模型，通过鸽群优化算法分别优化两个模型的超参数组合；将机械特征数据输入到优化后的XGBoost寿命阶段分类子模型和XGBoost剩余寿命回归子模型，得到高压断路器当前寿命阶段类别概率分布和剩余可操作次数；计算每个模型的预测不确定性，结合预测不确定性对高压断路器当前寿命阶段类别概率和剩余可操作次数进行一致性判定，若判定不通过，根据预测不确定性和决策路径相似性，选择对应的模型结果输出。