多分量神经网络自回归模型及其工程应用

被引:3
作者
郝志华
马孝江
机构
[1] 大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室
关键词
局域波; 经验模式分解; 神经网络; AR模型; 故障诊断;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型 ,用于对非线性动态系统时间序列进行建模。首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解 ,使之成为不同尺度的基本模式分量 ,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测。最后 ,所有分量的预测值通过另一个单层线性神经网络进行重构 ,作为原始时间序列的预测值。并把该方法用于转子故障诊断。实验数据表明 ,这种结构用于故障诊断 ,性能优于传统的分析方法。
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共 3 条
  • [1] A comparison of autoregressive modeling techniques for fault diagnosis of rolling element bearings. Baillie D C,Mathew J. Mechanical Systems and Signal Processing . 1996
  • [2] ScaleNet -multiscale neural -network architecture for time series prediction. Amir B Geva. IEEE Transactions on Neural Networks . 1998
  • [3] The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Huang N E,Shen Z,Long S R,et al. Proceedings of the Royal Society of London . 1998