基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備故障全矢預(yù)測模型研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機械是機械裝備的重要組成部分，一旦出現(xiàn)故障，會導(dǎo)致整個設(shè)備或生產(chǎn)過程停止運行，甚至造成嚴(yán)重的安全事故和重大經(jīng)濟損失。因此，機械設(shè)備故障預(yù)測受到人們的關(guān)注和研究。
　　傳統(tǒng)頻譜分析方法僅依賴單通道振動信息，丟失了信息的完整性，而全矢譜技術(shù)采用同源雙通道信息融合的思想，保證頻譜包含完整、全面的振動信息；現(xiàn)代設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)通常采集大量監(jiān)測信號，但在設(shè)備預(yù)測過程中，并不能充分利用歷史監(jiān)測信息，導(dǎo)致中長期預(yù)測可信度低，時間序列聚類方法能把

2、近似狀態(tài)的時刻聚類，將大量歷史監(jiān)測信息簡化，使得預(yù)測過程中利用更多歷史信息；為克服全矢-ARIMA(FV-ARIMA)和全矢-SVR(FV-SVR)預(yù)測模型的缺陷，提出改進的全矢-SVR預(yù)測模型。
　　本文以設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)為研究對象，全矢譜技術(shù)和時間序列聚類為理論支撐，結(jié)合改進的全矢-SVR預(yù)測模型，對設(shè)備故障預(yù)測進行研究。主要研究工作如下：
　?。?）詳細研究了全矢譜技術(shù)的理論和算法，給出Hilbert-全矢譜的算法步驟，

3、并將其應(yīng)用于滾動軸承的退化分析中，驗證了Hilbert-全矢譜具有良好的包絡(luò)解調(diào)效果，所求得的特征主振矢能夠表征振動強度，區(qū)分故障類型。
　?。?）研究設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點，并給出設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)的概念；研究數(shù)據(jù)的平滑處理方法和時間序列聚類分析方法，并將其應(yīng)用到真實的時序序列中，獲得良好的平滑處理效果和聚類效果。
　?。?）研究ARIMA模型和SVR預(yù)測的基本理論和算法；給出全矢預(yù)測模型的基本流程；通過對滾動軸承的狀態(tài)預(yù)測，分析