CN120121951A 海缆绝缘多场老化预测方法及系统 （国网浙江省电力有限公司舟山供电公司）

(19)国家知识产权局公司地址316021浙江省舟山市定海区临城街于锦程沈琦胡凯高震李世强乐彦杰陶诗洁卢正通卢志飞合伙)33206本发明公开了海缆绝缘多场老化预测方法老化行为，结合灰色关联分析科学筛选关键参多物理场加速老化实验设计与数据采集多物理场加速老化实验设计与数据采集灰色关联分析筛选关键特征参数支持向量机建模与优化动态老化行为评价21.基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，其特征在于，包括步1)多物理场加速老化实验设计与数据采集对海缆绝缘材料进行包括电、热、机械的多物理场协同加速老化实验，采集不同老化时分解温度及熔融温度；2)灰色关联分析筛选关键特征参数对步骤1)采集的参数进行标准化处理以消除量纲差异；构建灰色关联矩阵，计算各参数与老化时间的灰色关联度，筛选关联度最高的特征参数；3)支持向量机建模与优化将步骤2)筛选出的关键特征参数作为输入变量，击穿强度作为输出变量，构建训练数据集；采用核函数的支持向量机进行模型训练，并通过交叉验证优化模型的惩罚系数和核4)动态老化行为评价将不同老化阶段的新数据输入训练好的寿命预测模型，输出老化评价结果并绘制时间序列曲线；识别性能突变点与关键老化阶段；5)寿命预测及反馈调整基于步骤4)得到的老化行为曲线的延展趋势，预测材料的剩余使用寿命；根据预测误差动态调整模型参数以优化长期预测精度。2.根据权利要求1所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，其特征在于：所述关键性能参数通过以下测试方法获取：弹性模量采用万能材料试验机测试，羰基指数通过衰减全反射红外光谱仪测定，结晶度及熔融温度通过差示扫描量热法测定，热分解温度通过同步热分析仪测定。3.根据权利要求1所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，其中，Xij表示第j时刻第i个参数的值，Zij为标准化后的值；X;为第i个参数在所有j时刻的集合；对于逆指标参数，先通过最大值减去实际值进行同向化处理后再标准化。4.根据权利要求3所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，其特征在于：所述步骤2)中灰色关联度计算方法包括：将标准化后的参数值代入以下公式计算灰色关联系数：将每个参数的灰色关联系数ξij转换成平均灰色关联度Yi:35.根据权利要求1所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，6.根据权利要求1所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，7.根据权利要求1所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，8.基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测系统，其特征在于，包括以下数据处理与特征筛选模块：包括标准化单元和灰色关联分析单元，所述标准化单元用支持向量机建模模块：用于将筛选出的关键特征参数作为优化惩罚系数C和核函数参数γ;动态评价与可视化模块：用于将新输入的老化数据输入训寿命预测与反馈调整模块：用于基于老化行为曲线的延展趋势预测剩余寿命，结合威9.根据权利要求8所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测系统，4分析仪及击穿测试系统相连，用于实时获取关键性能参数。10.根据权利要求9所述的基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测系统，其特征在于：所述支持向量机建模模块集成网格搜索算法，用于自动优化惩罚系数C和核函数参数γ;所述寿命预测与反馈调整模块包括误差分析单元和参数调整单元；所述误差分析单元配置为计算均方根误差或平均绝对百分比误差；所述参数调整单元根据误差结果触发模型重训练或参数优化；动态评价与可视化模块包括用户交互界面，用于实时展示老化行为曲线、性能突变点标记及寿命评估报告；同时支持用户输入实验条件和导出数据。5海缆绝缘多场老化预测方法及系统技术领域[0001]本发明涉及材料科学与工程技术领域，尤其涉及海缆绝缘多场老化预测方法及系统。背景技术[0002]聚乙烯作为一种重要的海缆绝缘材料，在众多现代工程技术领域中得到了广泛应用。然而，聚乙烯材料作为海底电缆的绝缘层在实际使用过程中不可避免地会受到电、热、力等多种物理场的耦合影响，致使其出现性能劣化的情况，这一现象被称为材料老化。因此，深入研究聚乙烯材料在多物理场作用下的人工加速老化过程中，电气性能、理化特性和微观结构的变化规律。这对于深入了解材料的老化机制、增强其环境适应性以及延长使用寿命具有重要的科学意义和应用价值。专利CN114966338A:提出一种基于TOPSIS模型的电缆绝缘材料综合评价方法，通过结合电气特性和热学特性对添加不同电压稳定成分的绝缘材料进行排序。然而，该方法仅关注单一物理场(如电或热)下的性能评价，未涉及机械场作用，且未考虑多物理场耦合条件下的参数交互效应。[0004]专利CN112949099B:设计了一种电力电缆寿命预测方程，可同时表征电老化与热老化的联合作用。但其模型基于静态假设，未引入动态反馈机制，且缺乏多物理场协同实验数据的支撑，导致长期预测精度受限。[0005]专利CN111339679B:采用模糊识别技术建立LDPE材料在自然环境下的老化等级评判模型，依赖环境参数(如温度、湿度)作为输入。然而，其数据处理方法未解决多量纲参数的标准化问题，且权重分配依赖专家经验，科学性和适应性不足。参数交互效应考虑不足：现有模型(如CN114966338A、CN112949099B)侧重于单一或有限物理场的分析，未充分研究电、热、机械场耦合作用下的参数交互效应，导致复杂环境下老化预测的可靠性下降。[0007]权重分配缺乏科学依据：现有方法(如CN111339679B)在特征指标权重分配上依赖主观经验或简单统计，未结合数据驱动方法(如灰色关联分析),难以适配不同老化模式的动态需求。[0008]数据标准化与同向化处理不足：现有模型未对逆指标(如介电常数、羰基指数)进行同向化处理，且标准化方法单一(如仅归一化),导致多量纲参数的综合评价存在偏差。[0009]动态响应与非线性建模能力弱：现有技术(如CN112949099B)多采用线性模型或静态方程，无法捕捉多物理场老化过程中的非线性效应和动态变化趋势，且缺乏实时反馈机制以优化模型适应性。6发明内容[0010]本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供海缆绝缘多场老化预测方法及系统，以能够全面、准确地反映海缆绝缘材料在多物理场下的老化特性，为高分子材料老化性能的多维度评价和性能优化提供科学依据为目的。[0011]基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，包括步骤：1)多物理场加速老化实验设计与数据采集对海缆绝缘材料进行包括电、热、机械的多物理场协同加速老化实验，采集不同老化时间节点的关键性能参数，所述关键性能参数包括弹性模量、羰基指数、结晶度、介电常2)灰色关联分析筛选关键特征参数对步骤1)采集的参数进行标准化处理以消除量纲差异；构建灰色关联矩阵，计算各参数与老化时间的灰色关联度，筛选关联度最高的特征参数；3)支持向量机建模与优化将步骤2)筛选出的关键特征参数作为输入变量，击穿强度作为输出变量，构建训练数据集；采用核函数的支持向量机进行模型训练，并通过交叉验证优化模型的惩罚系数和核函数参数，得到训练好的寿命预测模型；4)动态老化行为评价将不同老化阶段的新数据输入训练好的寿命预测模型，输出老化评价结果并绘制时间序列曲线；识别性能突变点与关键老化阶段；5)寿命预测及反馈调整基于步骤4)得到的老化行为曲线的延展趋势，预测材料的剩余使用寿命；根据预测误差动态调整模型参数以优化长期预测精度。[0012]本方案通过多物理场协同实验设计、灰色关联分析筛选关键参数、支持向量机非线性建模及动态反馈机制，系统性解决了现有技术中参数交互效应分析不足、权重分配不统性采集弹性模量、羰基指数、结晶度等多维度参数，覆盖材料在复杂耦合环境下的老化特征，解决了单一物理场实验无法模拟真实工况的缺陷。采用灰色关联分析筛选与老化时间关联度最高的特征参数(如羰基指数、结晶度等),避免冗余参数干扰，提升模型输入的科学性；标准化处理消除量纲差异，并通过逆指标同向化(如介电常数)确保数据一致性，增强后续建模的稳定性。支持向量机结合径向基核函数，有效捕捉多物理场作用下的非线性老化关系；通过交叉验证优化惩罚系数和核函数参数，显著提升模型预测精度。基于时间序列曲线识别性能突变点与关键老化阶段，直观反映材料性能的劣化趋势，便于及时干预或维护。根据预测误差动态调整模型参数(如惩罚系数、核函数参数),解决静态模型长期适应性不足的问题，持续优化预测精度。基于老化行为曲线的延展趋势预测剩余寿命，结合威布尔分[0013]作为优选技术手段：所述关键性能参数通过以下测试方法获取：弹性模量采用万能材料试验机测试，羰基指数通过衰减全反射红外光谱仪测定，结晶度及熔融温度通过差示扫描量热法测定，热分解温度通过同步热分析仪测定。7[0014]本技术方案通过专业仪器标准化测试、多维度参数覆盖及国际标准遵循，确保了关键性能参数数据的精确性、全面性与可比性，为后续灰色关联分析筛选参数、支持向量机建模及动态预测提供了高质量数据支撑，直接提升老化行为评价与寿命预测的可靠性。[0016]其中，Xij表示第j时刻第i个参数的值，Zij为标准化后的值；X;为第i个参数在所有j时刻的集合；对于逆指标参数，先通过最大值减去实际值进行同向化处理后再标准化。[0017]通过标准化处理可以消除量纲差异，使不同参数可比。将逆指标转换为正指标，统一所有参数的变化方向，避免因指标方向矛盾导致的关联度计算偏差，确保分析准确性。提升后续模型输入的稳定性，避免某些参数因量纲大而主导模型。[0018]作为优选技术手段：所述步骤2)中灰色关联度计算方法包括：将标准化后的参数值代入以下公式计算灰色关联系数：将每个参数的灰色关联系数ξij转换成平均灰色关联度Yi:[0020]筛选Yi大于设定值的参数作为关键特征参数；n为老化指标取样的时间节点的总数量。[0021]本技术方案的灰色关联度计算方法通过数学量化关联性、动态调整分辨系数、消除量纲干扰及高效筛选关键参数，实现了对多物理场老化参数的客观、科学筛选，为后续支持向量机建模提供了高相关性的输入变量，直接提升模型预测精度与可靠性。具体的，灰色关联系数公式量化参数与老化时间的动态关联性，避免了主观权重分配导致的偏差，提升筛选过程的客观性。通过调整p值(通常取0.5),可灵活控制关联度计算的敏感性，平衡局部极值与整体差异的影响，增强方法对不同数据分布的适应性。基于标准化后的参数值计算关联系数，确保不同量纲参数(如弹性模量、羰基指数)在同一尺度下比较，避免量纲差异对关联度排序的干扰。将各时间点的关联系数取平均值，简化多阶段数据的综合评估，直接筛选出Yi高于设定值的参数，剔除冗余特征，提升后续建模效率。通过计算参数值与时间序列的灰色关联度，直接反映参数随老化进程的变化趋势，精准识别与老化行为强相关的特征(如羰基指数上升、结晶度下降)。8[0024]本技术方案通过径向基核函数建模非线性关系与网格搜索交叉验证优化参数，实现了对多物理场耦合老化行为的精准建模，同时确保模型的高鲁棒性和泛化能力。具体的，径向基核函数将输入特征映射到高维空间，精准建模多物理场老化过程中复杂的非线性关系(如电、热、机械场的耦合效应),显著提升预测模型对非线性模式的表达能力。网格搜索交叉验证法通过遍历参数组合(如γ和惩罚系数C),结合交叉验证选择最优参数，避免局部最优解或过拟合问题，确保模型在未知数据上的泛化能力。减少人工干预，提升优化效率，同时保证参数选择的客观性和可重复性。通过调整γ值，灵活控制样本间的影响范围，适应不同老化阶段的数据分布特征(如短期与长期老化行为的差异)。核函数对数据分布无强假设，适用于多物理场老化数据的复杂场景，避免因模型假设不符导致的性能下降。解决传统线性模型无法处理的复杂老化关系，有效提升预测精度与可靠性。[0025]作为优选技术手段：所述步骤5)中反馈调整机制包括：记录预测值与实际值的误差，采用均方根误差或平均绝对百分比误差评估模型偏根据偏差结果重新训练模型或优化惩罚系数C和核函数参数γ。[0026]本技术方案的反馈调整机制通过动态误差监控、参数自适应优化及双指标综合评估，显著提升了模型在多物理场老化场景中的长期预测精度与环境适应性。具体的，通过记录预测值与实际值的误差，量化模型偏差，精准识别预测性能的波动，为调整提供数据支撑。根据误差结果调整支持向量机的惩罚系数C和核函数参数γ,持续优化模型复杂度与泛化能力，避免长期预测中因环境变化导致的精度下降。当误差超出预设阈值时，触发模型重新训练，确保模型适应多物理场老化过程中动态变化的特征分布(如不同老化阶段的非线性关系演变)。通过周期性参数调整，解决因材料老化行为随时间演变(如加速老化后期性能突变)导致的模型失效问题。通过预设误差阈值与参数调整规则(如网格搜索范围),实现自动化反馈控制，减少人工干预成本。实时调整机制缩短了模型优化的周期，确保预测系统在动态环境中的高效运行，且基于量化误差的调整策略，避免盲目调参；动态应对数据分布[0027]作为优选技术手段：所述步骤5)中的寿命预测方法包括：基于老化行为曲线的指数衰减趋势预测剩余寿命；结合威布尔分布计算剩余寿命的置信区间，生成定量化评估报告。[0028]本技术方案的寿命预测方法通过指数衰减趋势建模与威布尔分布置信区间计算，实现了对剩余寿命的高可靠性预测与风险量化评估。具体的，利用老化行为曲线的指数衰减趋势(如击穿强度随时间下降)预测剩余寿命，直观反映材料性能的劣化规律，便于快速定位关键老化阶段(如性能突变点)。指数模型形式简单、参数明确(如衰减速率),便于工程人员理解与验证，提升预测结果的可信度。通过威布尔分布拟合寿命数据的失效模式(如形状参数反映老化阶段特性),生成剩余寿命的概率分布，提供置信区间(如95%置信水平),量化预测的不确定性。置信区间明确标识寿命预测的波动范围(如最短寿命、平均寿命、最长寿命),支持用户制定基于风险等级的维护策略(如提前更换或延长监测周期)。结合步骤4的时间序列曲线识别老化阶段变化(如加速期、稳定期),动态调整衰减模型的参数，适配不同老化阶段的性能退化速率。根据新输入的老化数据更新威布尔分布的参数(如形状参数、9尺度参数),确保模型对材料实际老化行为的精准响应。生成包含剩余寿命预测值、置信区间及趋势分析的标准化报告，为工程维护提供数据驱动的决策依据(如更换时间建议、风险等级划分)。通过图表(如寿命曲线、置信区间分布图)直观呈现预于非技术人员快速掌握材料状态。结合统计学方法量化不确定性，避免单一预测值的局限报告与可视化结果直接支持维护决策，降低应用门槛，具有工程友好性。[0029]本发明的另一种技术方案为：基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测系统，所述基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测系统包括以下模块：多物理场加速老化实验模块：用于对海缆绝缘材料施加电、热、机械多物理场协同数据处理与特征筛选模块：包括标准化单元和灰色关联分析单元，所述标准化单元用于对采集的参数进行量纲统一化处理，所述灰色关联分析单元用于构建灰色关联矩阵并计算各参数与老化时间的关联度，筛选关联度最高的特征参数；支持向量机建模模块：用于将筛选出的关键特征参数作为输入变量，击穿强度作为输出变量，构建训练数据集，并基于径向基核函数的支持向量机进行模型训练，通过交叉验证优化惩罚系数C和核函数参数γ;动态评价与可视化模块：用于将新输入的老化数据输入训练好的模型，输出老化评价结果并生成时间序列曲线，识别性能突变点与关键老化阶段；寿命预测与反馈调整模块：用于基于老化行为曲线的延展趋势预测剩余寿命，结合威布尔分布生成置信区间报告，并根据预测误差动态调整模型参数以优化精度。[0030]本系统通过多物理场协同实验设计、数据驱动参数筛选、非线性动态建模及自适应反馈机制，系统性解决了现有技术中多场耦合效应分析不足、模型适应性差、寿命预测可全面性：覆盖真实老化场景的多维度参数；科学性：数据驱动筛选与数学建模保障精度；动态性：实时反馈优化提升长期预测可靠性；实用性：定量化报告与自动化流程支持工程决策。[0031]作为优选技术手段：所述多物理场加速老化实验模块包括：机械疲劳试验机，用于施加机械应力；数据采集单元，与万能材料试验机、衰减全反射红外光谱仪、差示扫描量热仪、同步热分析仪及击穿测试系统相连，用于实时获取关键性能参数。[0032]本实验模块通过电老化装置、热老化装置、机械疲劳试验机的协同工作，精确模拟海缆绝缘材料在实际使用中面临的电、热、机械多物理场耦合作用，覆盖真实工况下的复杂老化场景。三场同步施加(如电场+高温+机械应力),捕捉参数交互效应(如热应力加速电老化),避免单一物理场实验的片面性。通过多物理场协同加载、高精度集成化数据采集及标准化测试流程，实现了对海缆绝缘材料老化行为的真实环境模拟与多维度数据覆盖，其核心优势在于：真实性：精准复现复杂工况下的多场耦合老化效应；精确性：专业设备与标准[0033]作为优选技术手段：所述支持向量机建模模块集成网格搜索算法，用于自动优化惩罚系数C和核函数参数γ;所述寿命预测与反馈调整模块包括误差分析单元和参数调整单元；所述误差分析单元配置为计算均方根误差或平均绝对百分比误差；所述参数调整单元根据误差结果触发模型重训练或参数优化；动态评价与可视化模块包括用户交互界面，用于实时展示老化行为曲线、性能突变点标记及寿命评估报告；同时支持用户输入实验条件和导出数据。[0034]本方案通过自动化参数优化、动态反馈机制及用户友好交互设计，实现了多物理场老化预测系统的高精度建模、自适应优化与工程易用性。其优势在于，精准性：网格搜索与双指标评估保障模型性能；动态性：实时反馈机制应对老化行为演变；实用性：可视化界面与交互功能降低操作门槛，提升技术推广价值。1.基于灰色关联分析与支持向量机的海缆绝缘材料在多物理场下老化行为的综合评价方法能够动态反映材料的老化特性与性能变化。[0036]2.采用改进的灰色关联分析法筛选关键性能参数，增强了对老化行为影响因素的分析能力，确保评价结果的科学性。[0037]3.结合支持向量机建立老化行为预测模型，能够处理非线性关系，提高老化状态的预测精度。[0038]4.根据实时老化数据调整模型参数，提升评估模型的适应性和准确性。[0039]5.对多物理场老化实验数据进行标准化处理，消除不同量纲和量级的影响，提高模型的稳定性和可靠性。附图说明[0040]图1是本发明的流程图。具体实施方式[0041]以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。[0042]实施例一：如图1所示，基于灰色关联与支持向量机的海缆绝缘多场老化预测方法，包括如下步骤1:多物理场加速老化实验设计与数据采集采用电、热、机械等多物理场协同加速老化方法，对海缆绝缘材料进行多阶段老化实验。[0043]采集材料在不同时段(0h/24h/48h/72h/96h/120h/144h/168h)内的关键性能参数提供基础。[0044]在本实施例中宏观和微观性能测试包括：弹性模量、介电常数(50Hz)、击穿强度、11[0045]其中，弹性模量是高聚物最重要最基本的性能之一，也是决定高聚物材料合理应用的主导因素。其测试参考标准CigréTB852:2021,G.5栏和IEC60811-501:2023,从绝缘试样上制取哑铃试件，使用德国Zwick公司生产的Zwick/RoellZ020万能材料试验机对材料进行测试，记录抗张强度与断裂伸长率。[0046]羰基指数采用衰减全反射红外光谱仪(Nicolet6700)对样品曝光面进行化学结构表征，反射晶体为ZnSe,入射角45°,扫描次数32次，扫描范围700-4000cm⁻¹,分辨率4cm[0047]结晶度和熔融温度实验过程为：称取试样约10mg放置于样品盘内，恒温至30℃。然后升温至150℃,恒温保持3min后降温至30℃,之后再次升温到150℃,结束实验。测试过程中升/降温速率为10℃/min,氮气保护，流速为20mL/min。[0048]材料的高温特性采用瑞士MettlerToledo公司生产的TGA与DSC同步热分析仪，型号TGA/DSC3+,对试样进行热重分析实验。称取约15mg的试样放置于试样托盘中，恒温至室温。随后20℃/min升温速率在氮气的氛围下升温至950℃,之后快速冷却至室温。[0049]直流击穿场强为反映海缆绝缘材料耐直流击穿性能的技术指标，参考IEC60243-1:2013标准测试击穿特性。试验中电压以1kV/s的速率匀速升压直至样品击穿，样品的交流击穿电场为击穿电压除以样品厚度。考虑样品和试验环境分散性，试样在每个温度下需进行15次试验，试验结束后，记录所有击穿数据，并基于威布尔分布计算每个厚度式在每个温度下的63.2%交流击穿电场E。[0050]步骤2:灰色关联分析(GRA)筛选关键特征参数标准化处理：对选出的关键参数进行标准化，以便数据在后续步骤中便于处理，消除不同量纲的影响。[0051]灰色关联矩阵构建：根据实验数据，计算不同老化参数之间的灰色关联度，生成关联矩阵。[0052]筛选关键参数：以综合评价老化行为为目标，根据灰色关联度确定各指标与老化行为的相关性，筛选出最显著的老化特征参数(如羰基指数、弹性模量、结晶度等),剔除与老化行为关联度较低的冗余参数。[0053]将步骤1中的弹性模量、介电常数(50Hz)、羰基指数、结晶度、高温特性和熔融温度，设为随老化时间变化的变量X₁,X₂,X₃,X₄,X5,X₆并且将上文中的时间节点按顺序赋予数组j=[0,1,2,3,4,5,6,7],为参考序列。为了消除量纲影响，对各参数数据进行标准化处理，使用如下公式：[0054]其中X,表示第j时刻第i个参数的值，Z,为标准化后的值。[0055]接着计算灰色关联系数，即计算标准化后的每个参数值与参考序列之间的关联系数。将上述标准化后的值带入下面公式：[0056]其中2oj为参考序列(老化时间)对应的标准化值；P为分辨系数，通常取P=0.5;训练数据集构建：将灰色关联分析筛选出的关键将不同老化阶段的新数据(灰色关联分析筛选出的关键参数)输入至SVM模型中，的寿命评估报告。[0071]材料的老化行为可能随着时间和环境条件的变化而变化，因此需要根据新采集的监测模型的预测结果，分析是否存在系统性的偏差。如果出现显著的偏差，可能需要重新训练模型或调整模型参数(如上文所提及的C和γ)。[0072]反馈机制主要步骤为：记录每次评估的结果与实际老化行为的对比，形成一个反馈循环。其中对于误差的分析主要是对比预测值与实际值，计算误差并记录下来。使用均方根误差(RMSE)或绝对百分比误差(MAPE),其模型如下：[0075]本实施例通过多物理场协同实验设计、灰色关联分析筛选关键参数、支持向量机非线性建模及动态反馈机制，系统性解决了现有技术中参数交互效应分析不足、权重分配不科学、长期预测适应性差等问题。[0076]以下通过试验数据和试验曲线结果来佐证本发明的效果。[0077]按照本发明提供的方法中步骤1的测试方案进行测试，记录海缆绝缘材料在多物理场下老化前后6种性能参量的变化数值，性能测量结果如表1所示。[0078]表1老化指标参数的原始数据老化时间/h0[0079]按照本发明提供的方法的步骤2中，为了消除表1中数据量纲的影响，对各参数数据进行标准化处理；由于介电常数与羰基指数在海缆多物理场老化过程中为逆指标，则需表2标准化处理后数据老化时间/h0[0081]将上述标准化后的数据按照灰色关联系数的计算方法进行逐个计算，得到结果如表3所示。[0082]表3计算得到的灰色关联系数时间节点01234567[0083]表中的数字表示每个参数在各时间点上的灰色关联系数，值越接近1,表示关联性越强。再根据表3计算每个参量的灰色关联度，得到结果如表4所示。[0084]表4灰色关联度[0085]选择关联度比较高的X₃,X₅,X₆作为主要参数，优先反应老化行为的主要特征；选取X₂作为备用参数，为后续需要进一步增加特征的情况下作为次要影响因素。[0086]按照本发明提供的方法的步骤3中，构建训练数据集。选择径向基核函数作为支持向量机建模的核函数；输出变量击穿强度数组为y=[120.38,117.54,110.32,106.75,100.32,96.81,93.23,90.66],其中117.54和96.81用于测试，剩余数据用于训练模型；惩罚系数C=100,核函数参数γ=0.1。分析结果如表5所示。项真实值预测值1772[0088]RMSE均方根误差越小越好，R²则是越接近1越好。由此可见预测结果较为准确。[0089]实施例二：一种基于灰色关联分析与支持向量机的海缆绝缘材料多物理场老化行为预测系一、多物理场加速老化实验模块：用于对海缆绝缘材料施加电、热、机械多物理场协同老化作用，并采集不同老化时间节点的关键性能参数，包括弹性模量、羰基指数、结晶度、介电常数、热分解温度及熔融温度；多物理场加速老化实验模块包括：电老化装置，用于施加电场应力；热老化装置，用于模拟高温环境；机械疲劳试验机，用于施加机械应力；数据采集单元，与万能材料试验机、衰减全反射红外光谱仪、差示扫描量热仪、同步热分析仪及击穿测试系统相连，用于实时获取关键性能参数。[0090]电老化装置包括高压电极，热老化装置包括硅橡胶加热板与保温层，机械疲劳试验机包括机械夹具与滑台。[0091]实验模块通过高压电极、硅橡胶加热板、保温层、机械夹具和滑台的协同工作，精确模拟海缆绝缘材料在实际使用中面临的电、热、力多物理场耦合作用，覆盖真实工况下的复杂老化场景。三场同步施加(如电场+高温+机械应力),捕捉参数交互效应(如热应力加速电老