机床与液压
機床與液壓
궤상여액압
MACHINE TOOL & HYDRAULICS
2014年
1期
7-11
,共5页
磁流变减振系统%AR模型%核主元分析%最小二乘支持向量机
磁流變減振繫統%AR模型%覈主元分析%最小二乘支持嚮量機
자류변감진계통%AR모형%핵주원분석%최소이승지지향량궤
MR damping system%AR model%KPCA%Weighted LS-SVM
以磁流变减振系统为研究对象，建立了基于时间序列自回归模型核主元分析的加权最小二乘支持向量机预测模型，预测系统的减振性能。分析结果表明：这一预测模型降低了模型的复杂程度，具有较高的预测精度，适用于系统性能预测与实时状态监控。
以磁流變減振繫統為研究對象，建立瞭基于時間序列自迴歸模型覈主元分析的加權最小二乘支持嚮量機預測模型，預測繫統的減振性能。分析結果錶明：這一預測模型降低瞭模型的複雜程度，具有較高的預測精度，適用于繫統性能預測與實時狀態鑑控。
이자류변감진계통위연구대상，건립료기우시간서렬자회귀모형핵주원분석적가권최소이승지지향량궤예측모형，예측계통적감진성능。분석결과표명：저일예측모형강저료모형적복잡정도，구유교고적예측정도，괄용우계통성능예측여실시상태감공。
Taking MR damping system as research object,the AR-KPCA-Weighted LSSVM prediction model was founded,the damping performance of the system was predicted. The result shows that the lower complication-degree and higher prediction precision are all provided by the AR-KPCA-Weighted LSSVM prediction model. It can be used for the performance prediction and real time state monitoring of the system.
