【摘 要】
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提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型,用于对非线性动态系统时间序列进行建模.首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解,使之成为不同尺度的基本模式分量,然后
【机 构】
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大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室,大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室
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提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型,用于对非线性动态系统时间序列进行建模.首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解,使之成为不同尺度的基本模式分量,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测.最后,所有分量的预测值通过另一个单层线性神经网络进行重构,作为原始时间序列的预测值.并把该方法用于转子故障诊断.实验数据表明,这种结构用于故障诊断,性能优于传统的分析方法.
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