基于时间序列分析和智能算法的故障预测方法研究

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1、北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：直堡曰期：型≯：≤!生关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允

2、许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。口论文暂不公开(或保密)注释：本学位论文属于暂不公开(或保密)范围，在X年解密后适用本授权书。醋乍暂不公开(或保密)论文注释：本学位论文不属于暂不公开(或保密)范围，适用本授权书。作者签名：直墨日期：作者签名：目暨日期：导师签名：—二之牲日期：如／％g．‘学位论文数据集中图分类号THl65．3学科分类号460．1599论文编号1001020140739密级公开学位授予单位代码i0010学位授予单位名称北京化工大学作者姓名肖

3、飞学号2011200739获学位专业名称化工过程机械获学位专业代码080706课题来源国家自然科学基金研究方向故障诊断论文题目基于时间序列分析和智能算法的故障预测方法研究关键词故障预测，时间序列分析，自回归模型，支持向量机，遗传算法论文答辩日期2014．06．05木论文类型基础研究学位论文评阅及咎辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师王华庆教授北京化工大学智能故障诊断评阅人1何立东研究员北京化工大学动力机械评阅人2江志农研究员北京化工大学故障诊断与自愈评阅人3评阅人4答辩委员会主席王奎升教授北京化工大学流体机械答辩委员I吴大鸣研究员

4、北京化工大学聚合物工程答辩委员2何立东研究员北京化工大学动力机械答辩委员3杨卫民教授北京化工大学高分子材料加工答辩委员4张有忱教授北京化工大学机械设计及摩擦答辩委员5薛平研究员北京化工大学聚合物加工答辩委员6张亚军教授北京化工大学机械控制和塑料机械答辩委员7周俊波教授北京化工大学流体机械注：一．论文类型：1．基础研究2．应用研究3．开发研究4．其它二．中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。三．学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745-9)《学科分类与代码》中查询。四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。摘要基于时间

5、序列分析与智能算法的故障预测方法研究故障预测是保障机械设备安全运行的关键技术，通过分析设备历史和当前的运行状态，揭示设备随后状态发展趋势的规律和特征，为科学设定设备维修策略提供依据。本文介绍了故障趋势预测的分类及方法，并开展了基于时间序列分析、支持向量机及遗传算法寻优的轴承预测方法研究，主要内容如下：重点介绍了自回归模型、灰色模型及其建模过程。针对轴承振动信号分析提取其有效值和小波包分解的频带能量，作为特征参数建立时间序列，引入滚动轴承故障的相对判断标准得到轴承的状态阂值，以故障注意状态下的数据为研究对象，开展了基于时间序列分析的故障预测

6、方法研究。结果表明，自回归模型对时间序列有较好的动态跟踪效果，在建模数据选择合适的情况下能够对轴承状态达到预警目的；灰色模型能够把握序列的主要趋势，但对数据的动态跟踪效果较差，预测效果不理想，受建模数据选择影响较大。支持向量机在小样本情况下具有一定的优势，论文以轴承为研究对象，进行了基于支持向量回归的故障预测方法研究。结果表明，该方法在合理选择回归数据的情况下有较好的预测效果，适合用于短期的故障预测，但预测的准确性受参数的影响很大。建模数据的选择会影响模型参数和预测结果，利用遗传算法的寻优特性，提出基于遗传算法的寻优预测方法，并以线性回归

7、为例，验证了该方法的有效性。同时将该方法应用于支持向量回归模型和灰色预测模型中，有效的提高了预测精度、实现了故障预警。关键阑：故障预测，时间序列分析，自回归模型，支持向量机，遗传算法ⅡABSTRACTRESEARCHOFFAUl月PREDICTIoNMETHoDSBASEDONTIMESERIESANALYSISANDINTELLIGENTALGORJTHMFaulttrendpredictionisregardedasakeytechniqueoffaultdiagnosis，for‘thesafeperationofechanical

8、luipment．ByanalyzingthetorensunngthesateoperationofmechanicaleouiomentBVanalvzingthe●pastandcurr