本发明涉及一种基于故障数据的电能表寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，获取电能表故障数据并进行筛选和清洗；步骤二，对筛选和清洗后的电能表故障数据建立电能表失效故障树，对故障类型进行分类，按照故障发生频次确定电能表故障数据所属器件模块权重；步骤三，构建支持向量回归机模型，并用粒子群算法对模型参数进行寻优，对各故障类型所属器件模块的失效概率密度函数进行回归，根据确定的所属器件模块权重加权求得电能表总体失效概率密度函数；步骤四，根据电能表总体失效概率密度函数计算电能表平均寿命。本发明充分利用海量故障数据中的有效信息，提高了电能表寿命预测的精度。
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来源：北方有色网
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