【摘 要】
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针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低以及收敛速度慢的关键问题,本文提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet, RLWP)及Volterra级数
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249
【出 处】
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2012中日先进设备管理与维修技术大会暨展览会
论文部分内容阅读
针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低以及收敛速度慢的关键问题,本文提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet, RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法.首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的最后一层所有频带信号用奇异值分解方法进行降噪处理.然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测.最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号进行重构,获得预测信号.对仿真信号及工程信号的预测结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度.工程应用中准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障,验证了该方法的实用性.
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