基于小波和支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、風(fēng)機(jī)是現(xiàn)代工礦企業(yè)大量使用的動(dòng)力設(shè)備，在企業(yè)生產(chǎn)過程和經(jīng)濟(jì)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(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。應(yīng)用故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)可以在風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障之前提前進(jìn)行停機(jī)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(fèi)用，因此具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 由于一般預(yù)測(cè)方法存在建模復(fù)雜、適用性窄、預(yù)測(cè)精度較低、泛化性能較差以及對(duì)非線性信號(hào)預(yù)測(cè)效果欠佳等缺陷，本文提出了基于小波分析和支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)故

2、障早期預(yù)測(cè)方法。通過前期小波分解，將風(fēng)機(jī)原始振動(dòng)時(shí)間序列依尺度分解到不同層次，對(duì)每層信號(hào)分別采用支持向量機(jī)預(yù)測(cè)，最后通過小波重構(gòu)算法得到原始序列的預(yù)測(cè)值。文中最后對(duì)某鋁廠排送風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并于其它預(yù)測(cè)方法做了對(duì)比，結(jié)果表明該方法具有更高的預(yù)測(cè)精度。應(yīng)用該預(yù)測(cè)方法可以合理安排風(fēng)機(jī)維修時(shí)間，減少維修費(fèi)用。文中最后重點(diǎn)探討小波基函數(shù)、小波分解層數(shù)以及支持向量機(jī)各參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，具有一定理論指導(dǎo)意義。 由于旋轉(zhuǎn)類機(jī)械的相