关键词：全矢谱技术;AR模型;卡尔曼滤波;故障趋势预测;旋转机械
摘 要：大型旋转机械故障趋势预测中,传统的AR预测模型是基于单源信息的,事实上,由于转子的涡动特性,同一截面不同方向振动信号的频谱结构是有差异性的。因此,针对单源信息进行故障趋势预测,其结果具有差异性。为保证预测结果的可靠性和唯一性,本文将全矢谱技术引入到AR预测模型中,构建全矢AR预测模型。由于AR模型和全矢AR模型具有短期预测精度高,中长期预测精度低的特点,将卡尔曼滤波引入到AR模型和全矢AR模型中,通过实例对其有效性进行验证。本课题的主要成果如下:(1)研究了基于全矢谱的AR模型在大型旋转机械转子系统故障趋势预测的应用。给出了具体的理论计算公式及故障趋势预测流程图。通过实例分析,验证了全矢AR预...
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