【摘 要】
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针对风机运行过程中存在的非线性非平稳特征,提出一种相空间与最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的风机状态预测方法。首先利用相空间重构方法将一维的时间序列拓展到高维相空
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,中国机械设备工程股份有限公司
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针对风机运行过程中存在的非线性非平稳特征,提出一种相空间与最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的风机状态预测方法。首先利用相空间重构方法将一维的时间序列拓展到高维相空间中,还原出风机运行的动力学行为;然后将高维空间中的拓扑结构输入到最小二乘支持向量机中,利用其非线性拟合的优势,最终实现风机状态的趋势预测。利用该方法与BP神经网络方法分别对工业现场的风机振动信号进行对比分析,最大预测误差从7.22%下降到3.75%,说明在相同样本数的条件下,新方法能够更准确地预测风机的振动状态,可为维修决策提供更可靠的
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