基于参量优化的多变量相空间重构方法.pdf

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1、第37卷第o6期基于参量优化的多变量相空间重构方法5文章编号:1004—253912013)06—0005—03基于参量优化的多变量相空间重构方法刘岩王金东郭建华李西兵(1齐齐哈尔大学机电工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006)(2东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江大庆163318)摘要针对耦合鲁斯勒系统仿真研究分析单变量相空间重构的弊端,结合小波包改进算法降噪,采用最近邻域发散度法确定嵌入维数,通过相关函数法和伪相图法相结合选择时间延迟,提出基于以上参量优化的多变量相空间重构算法,并将此法应用在BW350泥浆泵较故

2、障征兆提取中,计算结果表明,该法提取的故障特征值均一稳定,尤其对较难识别的轴瓦与十字头故障判定具有一定的实用价值。关键词泥浆泵多变量时间序列相空间重构最近邻域发散度参量优化MethodofPhaseSpaceReconstructionofMultivariateDatabasedonParametersOptimizationLiuYahWangJindong2GuoJianhuaLiXibing(1SchoolofMechanicalEngineering,Qiqiharuniversity,Qiqihar1610

3、06,China)(2SchoolofMechanicalScienceandEnsineering,NortheastPetroleumUniversity,Daqing163318,China)AbstractCombinedwithmelioratedwaveletpacketalgorithm,alqalgorithmofphasespacereconstructionofmultivariatedatabasedonparameteroptimizationisproposedtocopewiththefau

4、ltinessofphasespacereconstructionfromunivariatetimeseries,whichadoptedthenearestneighbordivergencetoensureembeddingdimensionandthein—corporationtechnologyofself—interrelatedfunctionandpseudo—phaseportraittoensuretimedelay.Thenthealgo—rithmisappliedtoextractfault

5、syndromeofindiscemiblyofBW350mudpump.Theresultshowsthatthefaulteigen—valueachievedwiththeproposedmethodisuniform.Ithaspracticalvalueinfaultjudgmentofdifficulttoidentifybearingshellandjointcross.KeywordsMudpumpMultivariatetimeseriesPhasespacereconstructionNearest

6、neighbordivergenceParameteroptimizationO引言关联维数的方法,并通过试验验证了该方法的可行性。1单变量相空间重构存在的问题延时嵌人法又称G—P算法,是由Grassberger和Procaccia根据Takens的相空间重构理论提出的_1J,该以经典的耦合鲁斯勒系统仿真研究为基础,分析理论认为,任何一个系统状态所需的全部动力学信息单变量时间序列重构时可能造成的信息缺失,以下方包含于该系统任一变量的时间序列之中,把单变量时程组中取CO1=0.99,CO2=0.95,e=0.05。间序列

7、嵌入到一个新的坐标系中,所得到的状态轨迹X,1,2=一60l,2Yl,2一三l,2+e(2,l一1,2)保留了原相空间状态轨迹的最主要的特征¨2_3j。Yl,2cO1,2Xl,2+0·15yl在通过相空问重构计算关联维数时,学者们普遍,2(1)Z12:0.2+Z1.2(1.2—10)遇到的问题是信号噪声、嵌入维数和延迟时间等参量,对算法准确性及稳定性的影响,造成无法确定的无标该系统是两个不完全相同的鲁斯勒系统的耦合,度区,关联维数波动加大,甚至无法获得收敛值_4J。本系统初始条件为l=0.1,Y1=0.2,1=0.3,

8、2=Y2=文中我们针对以上3个因素的分析,结合单变量时间0,z2=15经数值积分可以得到六维时间序列,取2000序列的诊断缺陷,旨在给出一种较迅速而准确的确定个点作为实验对象。6机械传动2013正针对式(1)产生的时间序列,计算嵌入维数及延迟用相对应的2E频率,(为采样频率),对高频分解的时间,对3个变量分别进行相空间重构,结果如

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