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文檔簡介
1、風(fēng)機是現(xiàn)代工礦企業(yè)大量使用的動力設(shè)備,在企業(yè)生產(chǎn)過程和經(jīng)濟建設(shè)過程中起到非常重要作用。這些設(shè)備一旦出現(xiàn)故障將給企業(yè)帶來較大的經(jīng)濟損失。應(yīng)用故障趨勢預(yù)測可以在風(fēng)機出現(xiàn)故障之前提前進行停機檢修,防止突發(fā)事故,維持正常生產(chǎn)秩序,減少過剩維修,較大幅度降低維修費用,因此具有重要的實際應(yīng)用價值。 由于一般預(yù)測方法存在建模復(fù)雜、適用性窄、預(yù)測精度較低、泛化性能較差以及對非線性信號預(yù)測效果欠佳等缺陷,本文提出了基于小波分析和支持向量機的風(fēng)機故
2、障早期預(yù)測方法。通過前期小波分解,將風(fēng)機原始振動時間序列依尺度分解到不同層次,對每層信號分別采用支持向量機預(yù)測,最后通過小波重構(gòu)算法得到原始序列的預(yù)測值。文中最后對某鋁廠排送風(fēng)機的運行狀態(tài)進行預(yù)測,并于其它預(yù)測方法做了對比,結(jié)果表明該方法具有更高的預(yù)測精度。應(yīng)用該預(yù)測方法可以合理安排風(fēng)機維修時間,減少維修費用。文中最后重點探討小波基函數(shù)、小波分解層數(shù)以及支持向量機各參數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響,具有一定理論指導(dǎo)意義。 由于旋轉(zhuǎn)類機械的相
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