技术特征：
技术总结
本发明属于电性能的测试装置；电故障的探测装置技术领域，公开了一种基于小波分解和LSTM的X射线高压电源故障预测方法；将X射线高压电源的状态变化数据{y1,y2,...,yt‑1,yt}作为初始序列，分别对其前t‑1个时刻的序列进行小波分解，获得不同尺度下小波分解的子序列{Dj,j＝1,2,...,n}；利用n个子序列的t‑1个时刻的数据分别建立LSTM模型进行训练和预测，得到每个子序列t时刻的预测结果；将每个子序列t时刻的预测结果进行线性叠加，获得所述电源状态序列的t时刻的预测值；计算预测结果和真实值之间的相对误差，对预测结果进行验证和评价。本发明通过小波分解，利用LSTM模型的优势，提高了预测精度并且具有较高的泛化能力，具有很大社会价值和现实意义。
技术研发人员：张建龙;李月;卢毅;王斌
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2018.10.11
技术公布日：2019.03.19