提出融合算法模型,在混沌理論的基礎(chǔ)上對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)�；谙鄨D法、最大Lyapunov指數(shù)法和關(guān)聯(lián)維數(shù)法對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行混沌判別,證明其混沌性。以預(yù)測(cè)值和真值間差值范數(shù)最小為目標(biāo)導(dǎo)向優(yōu)化出Kriging模型、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）模型和極端學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）模型的權(quán)重,加權(quán)法構(gòu)建融合算法模型。相空間重構(gòu)法構(gòu)建滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)預(yù)測(cè)的訓(xùn)練樣本,并對(duì)融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練好的模型用于振動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)混沌預(yù)測(cè)。以案例1和案例2共兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)為對(duì)象進(jìn)行驗(yàn)證,兩案例的最大Lyapunov指數(shù)大于0,從而判斷這兩個(gè)案例的軸承振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)混沌特性。另外,從方均誤差、方均根誤差和平均絕對(duì)誤差指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià),融合算法模型的指標(biāo)值均小于單一模型算法,融合算法模型的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于單一模型算法。 

【文章來(lái)源】：航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2020,35(08)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

研究思路

式中q為非零dj(i)的數(shù)目,并做出回歸直線,采用最小二乘法,該線的斜率為最大Lyapunov指數(shù),計(jì)算過(guò)程如圖2所示。1.3 G-P算法的關(guān)聯(lián)維數(shù)混沌評(píng)判

該預(yù)測(cè)模型具有混沌特性,映射函數(shù)f′是一個(gè)非線性結(jié)構(gòu),傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法如自回歸、滑動(dòng)平均、autoregressive integrated moving average(ARIMA)并不適合求解,機(jī)器學(xué)習(xí)模型(Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型)可以建立非線性映射,在此可以作為映射函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并研究了范數(shù)導(dǎo)向的融合算法模型,具體預(yù)測(cè)原理如圖3所示。4 融合算法模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3520037