提出融合算法模型,在混沌理論的基礎(chǔ)上對滾動軸承振動信號進(jìn)行預(yù)測�；谙鄨D法、最大Lyapunov指數(shù)法和關(guān)聯(lián)維數(shù)法對滾動軸承振動信號進(jìn)行混沌判別,證明其混沌性。以預(yù)測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)建滾動軸承振動信號預(yù)測的訓(xùn)練樣本,并對融合模型、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軸承振動信號混沌預(yù)測。以案例1和案例2共兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的滾動軸承振動信號為對象進(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)案例的軸承振動信號呈現(xiàn)混沌特性。另外,從方均誤差、方均根誤差和平均絕對誤差指標(biāo)來評價(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)測精度優(yōu)于單一模型算法。 

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

【文章頁數(shù)】：12 頁

【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)算過程如圖2所示。1.3 G-P算法的關(guān)聯(lián)維數(shù)混沌評判

該預(yù)測模型具有混沌特性,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,并研究了范數(shù)導(dǎo)向的融合算法模型,具體預(yù)測原理如圖3所示。4 融合算法模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混沌奇異譜特性研究及在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 張淑清,賀朋,左一格,陳榮飛,張赟,劉婉,姜萬錄.  中國機(jī)械工程. 2018(12)
[2]軸承振動性能預(yù)報(bào)及可靠性分析[J]. 夏新濤,常振,李云飛.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]基于徑向基函數(shù)的變量預(yù)測模型模式識別方法[J]. 潘海洋,楊宇,鄭近德,程軍圣.  航空動力學(xué)報(bào). 2017(02)
[4]滾動軸承振動的非線性超混沌特性研究[J]. 李兆飛,任小洪,黃臣程.  軸承. 2016(07)
[5]基于混沌理論滾動軸承振動穩(wěn)健化試驗(yàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)分析[J]. 徐永智,夏新濤,南翔.  航空動力學(xué)報(bào). 2015(08)
[6]改進(jìn)的飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法在時(shí)間序列研究中的應(yīng)用[J]. 邱華旭,黃張?jiān)?朱華.  勘察科學(xué)技術(shù). 2014(01)



本文編號：3520037