本文關(guān)鍵詞：非線性振動(dòng)信號(hào)預(yù)測(cè)方法研究

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【摘要】：振動(dòng)現(xiàn)象無(wú)處不在。一些利用振動(dòng)性質(zhì)制造的設(shè)備、儀器廣泛應(yīng)用于工程界。雖然有些情況下振動(dòng)的應(yīng)用給實(shí)際工程作業(yè)帶來(lái)很大便利,但大多情況下振動(dòng)的存在嚴(yán)重危害機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行。隨著科技的進(jìn)步、工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,各種設(shè)備、儀器日趨復(fù)雜化、重載化、精密化,振動(dòng)對(duì)設(shè)備安全、工作性能的不利影響也越來(lái)越突出,同時(shí)對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)控制、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等提出新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的振動(dòng)系統(tǒng)建模大都是建立在一定假設(shè)基礎(chǔ)上的精確數(shù)學(xué)模型,在實(shí)際應(yīng)用有一定的局限性。本文從振動(dòng)時(shí)間序列角度,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等智能算法建立振動(dòng)序列的預(yù)測(cè)模型。所選擇的樣本數(shù)據(jù)為某空間相機(jī)平臺(tái)的振動(dòng)幅值信號(hào)。首先,本文引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò),利用這三種算法建立振動(dòng)信號(hào)的多步預(yù)測(cè)模型,并比較了三種建模方法的優(yōu)劣。同時(shí)根據(jù)三種預(yù)測(cè)建模方法的特點(diǎn),提出BP神將網(wǎng)絡(luò)與支持向量回歸機(jī)(SVR)的組合模型,即BP-SVR模型。整體比較上述四種模型的振動(dòng)預(yù)測(cè)性能,回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在振動(dòng)序列預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)越。隨后引入相空間重構(gòu)技術(shù),對(duì)振動(dòng)序列進(jìn)行相空間重構(gòu)分析,挖掘振動(dòng)信號(hào)內(nèi)部存在的隱含信息。按照最佳嵌入維數(shù)和最優(yōu)時(shí)間延遲對(duì)相點(diǎn)分組預(yù)測(cè),選擇預(yù)測(cè)性能最優(yōu)的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò),以最佳嵌入維數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入層數(shù),對(duì)每組相點(diǎn)建立多步預(yù)測(cè)模型。仿真結(jié)果表明,在保證一定預(yù)測(cè)精度的情況下,此方法有效的延長(zhǎng)了振動(dòng)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)步長(zhǎng)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)的長(zhǎng)時(shí)間預(yù)測(cè),本文引入小波分析。首先對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)實(shí)施小波分解和重構(gòu),將振動(dòng)序列的變化平緩化,再對(duì)小波重構(gòu)后的序列進(jìn)行相空間重構(gòu),同樣按照最佳嵌入維數(shù)和最優(yōu)時(shí)間延遲對(duì)相點(diǎn)分組,對(duì)每組相點(diǎn)建立多步預(yù)測(cè)模型。仿真結(jié)果表明,此方法大大延長(zhǎng)了模型的預(yù)測(cè)時(shí)間,證明了此種方法對(duì)振動(dòng)序列長(zhǎng)時(shí)間預(yù)測(cè)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：振動(dòng)信號(hào) 預(yù)測(cè)模型 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 相空間重構(gòu) 小波分析
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB53;TN911.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 振動(dòng)控制11-14
• 1.2.2 時(shí)間序列研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文的主要工作16-18
• 第2章 振動(dòng)信號(hào)預(yù)測(cè)建模方法18-30
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-22
• 2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-21
• 2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程21-22
• 2.2 支持向量機(jī)22-24
• 2.2.1 線性回歸原理22-24
• 2.2.2 非線性回歸原理24
• 2.3 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)原理24-28
• 2.3.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練25-27
• 2.3.2 回聲狀態(tài)屬性27
• 2.3.3 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵參數(shù)27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第3章 振動(dòng)信號(hào)多步預(yù)測(cè)模型30-40
• 3.1 模型數(shù)據(jù)樣本介紹30
• 3.2 單一模型建立30-35
• 3.2.1 模型的訓(xùn)練和測(cè)試31
• 3.2.2 支持向量機(jī)模型31-32
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型32
• 3.2.4 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型32
• 3.2.5 仿真比較32-35
• 3.3 BP-SVR模型35-37
• 3.4 仿真結(jié)果分析37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 第4章 基于相空間重構(gòu)理論的振動(dòng)趨勢(shì)長(zhǎng)時(shí)間預(yù)測(cè)40-62
• 4.1 相空間重構(gòu)40-43
• 4.2 基于相空間重構(gòu)的振動(dòng)多步預(yù)測(cè)模型43-50
• 4.2.1 基于相空間重構(gòu)的振動(dòng)預(yù)測(cè)建模方法43-45
• 4.2.2 振動(dòng)預(yù)測(cè)實(shí)例分析45-50
• 4.3 基于小波變換與相空間重構(gòu)的振動(dòng)長(zhǎng)時(shí)間預(yù)測(cè)模型50-60
• 4.3.1 小波變換50-52
• 4.3.2 基于小波分析與相空間重構(gòu)的振動(dòng)預(yù)測(cè)建模方法52-55
• 4.3.3 振動(dòng)預(yù)測(cè)實(shí)例分析55-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第5章 結(jié)論與展望62-64
• 5.1 全文總結(jié)62-63
• 5.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文69-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

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