【摘 要】
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本文提出了改进的关联维算法,对故障进行特征提取并判断故障类型,解决了目前关联维计算中一致性和实时性差、数据量大以及抗噪能力弱等问题。利用混沌理论的相空间重构方法,
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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本文提出了改进的关联维算法,对故障进行特征提取并判断故障类型,解决了目前关联维计算中一致性和实时性差、数据量大以及抗噪能力弱等问题。利用混沌理论的相空间重构方法,把lyapunov指数和关联维数作为可预测性的评价指标,判别系统的运行状态。归纳了混沌时间序列预报的基本方法,提出最大Lyapunov指数法和基于小波分解的volterra自适应预测方法,对汽轮机发电机组振动状态预测,数字仿真证明其预报精度、实时性均有所提高。
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