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基于小波和支持向量机的风机故障趋势预测研究  
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【英文题名】 Research on Fan Forecasting Based on Wavelet and Support Vector Machine
【作者】 王衍学;
【导师】 黄伟;
【学位授予单位】 广西大学;
【学科专业名称】 机械设计及理论
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 广西大学
【网络出版投稿时间】 2006-11-21
【关键词】 风机; 故障趋势; 预测; 小波分析; 支持向量机;
【英文关键词】 fan; fault diagnosis; prediction; wavelet; support vector machine;
【中文摘要】 风机是现代工矿企业大量使用的动力设备,在企业生产过程和经济建设过程中起到非常重要作用。这些设备一旦出现故障将给企业带来较大的经济损失。应用故障趋势预测可以在风机出现故障之前提前进行停机检修,防止突发事故,维持正常生产秩序,减少过剩维修,较大幅度降低维修费用,因此具有重要的实际应用价值。 由于一般预测方法存在建模复杂、适用性窄、预测精度较低、泛化性能较差以及对非线性信号预测效果欠佳等缺陷,本文提出了基于小波分析和支持向量机的风机故障早期预测方法。通过前期小波分解,将风机原始振动时间序列依尺度分解到不同层次,对每层信号分别采用支持向量机预测,最后通过小波重构算法得到原始序列的预测值。文中最后对某铝厂排送风机的运行状态进行预测,并于其它预测方法做了对比,结果表明该方法具有更高的预测精度。应用该预测方法可以合理安排风机维修时间,减少维修费用。文中最后重点探讨小波基函数、小波分解层数以及支持向量机各参数对预测结果的影响,具有一定理论指导意义。 由于旋转类机械的相通性,本文所采用的原理和方法,也可应用于压缩机等其它旋转机械的故障预测中。因而本课题不仅可以为分...
【英文摘要】 Fan is widely used power equipments in modern industry and mining industry and plays an important role in the modern construction of economy .Once the facilities are breakdown, huge loss is caused for the enterprises. By applying methods of forepart prediction of fault diagnosis, fans can be stopped and examined before great faults occure to prevent sudden accidents and keep the normal order of production and reduce overplus servicing and cut down the expense of servicing. Thus the research has important ap...
【更新日期】 2006-12-16

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导师:黄伟    导师单位:广西大学    学位授予单位:广西大学
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