| 基于预测可信时间的往复压缩机振动信号非参数预测方法 |
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| 引用本文： | 刘岩,王金东,郭建华,姜淑凤.基于预测可信时间的往复压缩机振动信号非参数预测方法[J].机床与液压,2018,46(17):85-89. |
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| 作者姓名： | 刘岩 王金东 郭建华 姜淑凤 |
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| 作者单位： | 东北石油大学机械科学与工程学院;齐齐哈尔大学机电工程学院 |
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| 基金项目： | 黑龙江省自然科学基金资助项目(E2015037)；黑龙江省教育厅基本科研业务专项(135209230)；齐齐哈尔科技局项目(GYGG 201716) |
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| 摘 要： | 对具有分形特征的复杂非线性时间序列的预测,核心问题表现为初始条件敏感性对系统动力模型的影响,该敏感性又决定了最大预测可信时间,忽略最大预测可信时间而得到的仅包含有限离散振动幅值的预测,对具有周期震荡趋势信号的特征识别与寿命分析意义甚微。笔者从信息熵角度计算预测可信时间,在对振动时序局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的基础上,建立基于KNN(K Nearest Neighbor)非参数改进预测算法,从能量角度选择LMD主分量和影响权值,对主分量做相空间重构并构造预测序列,以最大预测可信时间为重构间隔,对不同特征模态相空间重构以实现对模型的变参数寻优;采用上述预测算法对2D12往复式压缩机轴承振动序列计算并提取故障特征分量,对比分析表明,该算法能较准确预测序列演化趋势并为寿命预测提供有效支撑。
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| 关 键 词： | 预测可信时间 LMD KNN 往复压缩机 非参数预测 |
Nonparametric Prediction Method for Vibration Signals of Reciprocating Compressor Based on Dependable Prediction Time |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Dependable prediction time LMD KNN Reciprocating compressor Nonparametric prediction |
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