基于混沌神经网络理论的机电设备状态趋势预测研究

摘要：

为了对机电设备的非线性非平稳状态进行有效的趋势预测,运用混沌预测方法和混沌神经网络的预测原理,建立了基于混沌神经网络的预测模型. 以工业现场大型烟气轮机为研究对象,采用混沌神经网络和灰色预测两种方法进行了趋势预测,并对两种方法的预测结果进行了比较. 结果表明,针对烟气轮机的非线性非平稳状态,基于混沌神经网络的预测精度更高、更有效.

关键词：机电设备、故障预测、混沌理论、相空间重构、混沌神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TH206.3;TP273(起重机械与运输机械)

资助基金：北京市自然科学基金资助项目3083019;北京市人才强教计划资助项目;北京市教委科技计划重点项目KZ200910772001;北京市教委科技计划面上项目KM200910772023

在线出版日期：2009-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：506-509