基于小波分解的设备状态预测方法

被引：4

作者：

徐科

徐金梧

机构：

[1] 北京科技大学材料科学与工程学院!北京,北京科技大学机械工程学院!北京

来源：

北京科技大学学报 | 2000年 / 02期

关键词：

小波分解; 时间序列; 设备状态预测;

D O I：

10.13374/j.issn1001-053x.2000.02.024

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中，通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列，并且用ＡＲ（ｎ）模型对分解后的时间序列进行预测，进而得到最终的预测结果．将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中，通过与基于ＢＰ网络的预测方法相比较表明：该方法预测精度高，而且预测速度快，可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中．

引用

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