机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2015年
1期
217-219
,共3页
李永耀%韩捷%管腾飞%陈磊
李永耀%韓捷%管騰飛%陳磊
리영요%한첩%관등비%진뢰
旋转机械%全矢谱%AR模型%Burg算法%Kalman滤波%故障趋势预测
鏇轉機械%全矢譜%AR模型%Burg算法%Kalman濾波%故障趨勢預測
선전궤계%전시보%AR모형%Burg산법%Kalman려파%고장추세예측
Rotating Machinery%Full Vector Spectrum%AR Model%Burg Algorithm%The KalmanFilter%FaultTrend Prediction
旋转机械故障趋势预测中,为提高预测结果的可靠性和精确性,提出一种基于全矢谱技术的AR-Kalman滤波方法.该方法采用全矢谱技术对故障特征进行双通道提取,相比于传统单通道信号提取,该技术保证了信息提取的全面性和完整性,采用Burg算法对AR模型参数进行估计,采用卡尔曼滤波对参数进行修正,同时,对预测结果进行实时修正.实验结果表明,全矢AR-Kalman滤波方法能有效地对旋转机械的故障趋势进行预测,新方法明显提高了传统AR模型在中长期预测的精度.
鏇轉機械故障趨勢預測中,為提高預測結果的可靠性和精確性,提齣一種基于全矢譜技術的AR-Kalman濾波方法.該方法採用全矢譜技術對故障特徵進行雙通道提取,相比于傳統單通道信號提取,該技術保證瞭信息提取的全麵性和完整性,採用Burg算法對AR模型參數進行估計,採用卡爾曼濾波對參數進行脩正,同時,對預測結果進行實時脩正.實驗結果錶明,全矢AR-Kalman濾波方法能有效地對鏇轉機械的故障趨勢進行預測,新方法明顯提高瞭傳統AR模型在中長期預測的精度.
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