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基于混沌分形的大型设备状态预测方法研究

专 业: 机械电子工程
关键词: 大型设备 混沌分形 趋势预测 Lyapunov指数 相空间重构
分类号: TB114
形 态: 共 68 页 约 44,540 个字 约 2.131 M内容
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内容摘要


为保障大型设备的安全可靠运行,实现科学维护,对设备发展状态进行趋势预测具有重要的意义,近年来混沌分形作为一个新的研究方向,正在预测理论科学中形成巨大的影响。

论文研究了故障诊断的基本原理,分析了信号的常用分析方法,介绍了故障分析中用的振动特征量,提供了机械故障的判断标准。

为有效的将信号提取出来,研究了小波理论,编制了小波降噪的Matlab程序,对信号进行降噪实验表明,小波分析方法是一种提取有用信号、有效降低噪声信号的优越方法。

针对大型机械设备的变工况非平稳运行状态,研究了混沌分形的非线性信号分析理论,阐述了相空间重构理论,描述了混沌分形的分维数和Lyapunov指数,提供了混沌序列的初步判断方法,简述了混沌分形理论在复杂机械系统中的应用,给出了基于混沌分形的大型机电系统状态预测思想。

将混沌分形理论用于燕山石化烟气轮机机组状态趋势预测中,研究了延迟时间和嵌入维数的选择方法,提供了最大Lyapunov指数的计算方法,构建了基于最大Lyapunov指数的预测模型并对该模型进行了一点改进,编制了相应的matlab程序,进行混沌吸引子重构,定量计算出系统的关联维数、最大Lyapunov指数等特征参数,实现了基于最大Lyapunov指数预测模型对机组振动序列的短期预报。

针对机组主风机进行了基于最大Lyapunov指数的预测,并与神经网络中比较常用的BP网络预测的比较,表明基于最大Lyapunov指数的预测精度比较高、收敛速度快,比较适合于烟机机组预测,在最大预测时间内,基于最大Lyapunov指数的预测方法是理想的。

结合机组时间序列的混沌性和BP神经网络的特点,构建了基于BP神经网络的三层混沌时间序列预测系统模型,预测结果表明基于该预测系统的误差较小,预测效果较好。

预测是基于观测数据的时间序列客观存在的内在混沌特性进行的,避免了以往预测方法中主观确定因素的影响..……

全文目录


文摘
英文文摘
第1章 引言
1.1机电设备故障诊断与趋势预测技术研究的目的和意义
1.2大型机电系统故障诊断及预测技术研究的现状及发展趋势
1.3本课题主要研究内容
第2章 故障诊断的基本理论及信号分析方法
2.1故障诊断的基本原理
2.1.1设备劣化进程中的一般性规律
2.1.2故障诊断的一般过程
2.2设备故障诊断的信号分析方法
2.2.1信号的预处理
2.2.2信号处理中的时域分析方法
2.2.3信号的频域变换
2.2.4非平稳信号分析方法
2.3故障诊断的特征量和判断标准
2.3.1故障诊断特征量公式
2.3.2故障诊断的判断标准
2.4本章小结
第3章 混沌与分形理论
3.1混沌与分形理论
3.2混沌的初步判断方法
3.3相空间重构理论
3.4混沌分形的特征描述
3.4.1分维数
3.4.2Lyapunov指数
3.5复杂机械系统中的混沌
3.5.1混沌分形理论在复杂机械系统中的应用
3.5.2基于混沌分形的大型机电系统状态预测思想
3.6本章小结
第4章 基于小波理论的信号降噪研究
4.1小波分析方法
4.1.1小波、小波变换的定义和条件
4.1.2小波变换的自适应时频窗
4.1.3离散小波变换及其频带特性
4.2利用小波分析方法进行降噪
4.3小波消噪的Matlab实现
4.4本章小结
第5章 基于混沌分形的大型烟气轮机机组预测系统
5.1烟气轮机机组结构
5.2预测系统设计
5.2.1数据采集
5.2.2对获取数据进行敏感特征信息研究
5.3相空间重构的参数选取
5.3.1 C-C方法
5.3.2自相关函数法及互信息法
5.3.3去偏自相关函数法
5.4关联维数的计算
5.5从一维时间序列中提取最大Lyapunov指数的方法
5.5.1 Wolf方法提取Lyapunov指数
5.5.2小数据量方法计算最大Lyapunov指数
5.6基于最大Lyapunov指数的预测
5.7对基于最大Lyapunov指数预测方法的一点改进
5.8应用示例
5.8.1应用示例1
5.8.2应用示例2
5.8.3应用示例3
5.9本章小结
第6章 结论与展望
6.1研究结论
6.2建议与展望
参考文献

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中图分类: > TB114 > 工业技术 > 一般工业技术 > 工程基础科学 > 工程数学 > 概率论、数理统计的应用

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