基于混沌神经网络的旋转机械状态趋势预测

朱春梅; 徐小力; 张建民

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基于混沌神经网络的旋转机械状态趋势预测

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旋转机械的特征信号常具有非线性和非平稳性,传统的平稳信号分析方法对这类信号不适用,将混沌理论引入旋转机械的故障预测领域,详述了混沌预测方法和混沌神经网络的预测原理,并以工业现场大型烟气轮机为研究对象,完成了基于混沌神经网络的预测,与灰色预测方法进行了比较,实验结果表明基于混沌神经网络的预测精度更高,更有效.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2009年第1期|8-11|共4页
作者
朱春梅; 徐小力; 张建民;
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作者单位

北京信息科技大学,机电工程学院,北京,100192;

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

北京信息科技大学,机电工程学院,北京,100192;

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

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正文语种 chi
中图分类 TH206.3;
关键词
旋转机械; 状态趋势预测; 混沌; 相空间重构; 混沌神经网络;

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