第
39
卷第
1
期
2013
年
1
月
北京工业大学学报
JOURNAL
OF
BEIJING
UNIVERSITY
OF
TECHNOLOGY
旋转机械运行状态优化组合模型
变权重
RBF
预测方法
王吉芳
1
，
2
费仁元徐小力
2
刘
鑫
2
(I北京工业大学机械工程与应用电子技术学院，北京
100124;
2.
北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室，北京
100192 )
Vo
l.
39 No.l
Jan.
2013
摘
要:针对现有各种非平稳非线性特征旋转机械运行状态预测方法适用性差、精度不高的难点问题，提出一种旋
转机械运行状态优化组合模型变权重
RBF
预测方法，该方法通过对单一预测模型进行优选，对输入样本进行加权
处理，采用径向基神经网络进行变权重组合模型动态建模，从而充分利用了已知的有效信息，强调了新旧信息对设
备未来运行状态发展产生的不同影响经实测数据验证，获得了比单一预测模型及定权重
RBF
组合预测方法精度
更高的预测结果-该方法程序实现简便，预测精度高，对预测问题的适用性广.
关键词:组合模型;变权重;状态预测;
RBF
网络
中图分类号:
TH
183;
TP
206
文献标志码
:A
文章编号:
0254
-0037(2013)01
-0007
-07
Rotating Machinery Condition Optimization Prediction Method
of
Variable Weight Combination RBF Model Research
WANG
Ji-fangl.2 ,
FEI
Ren-yuan
l
, XU
Xiao-li
2
, LIU
Xin
2
( 1.
College
of
Mechanical
Engineering
and
Applied
Electronics
Technology
,
Beijing
University
of
Technology
,
Beijing
1
∞
124
，
China;
2.
Beijing
Key
Laboratory-Measuring
and
Control
of
Mechanical
& Electrical
System
Laboratory
,
Beijing
Information
Science
and
Technology
University
,
Beijing
100192
, China)
Abstract:
In
order
to
improve
the
forecast
accuracy
and
adaptability
for
rotating
machinery
working
conditions
with
unsteady
and
nonlinear
features
,
an
optimization
prediction
method
of
variable
weight
RBF
combination
model
was
suggested.
This
model
was
built
based
on
variable
weight
RBF
network.
The
samples
were
weighted
according
to
the
time
to
output
and
the
combined
models
were
selected
according
to
the
average
relative
error
while
the
model
buil
t. As a
result
,
the
sufficient
effective
information
was
used
,
and
the
fact
that
new
and
old
information
taking
different
effect
on
the
future
state
was
stressed.
The
method
was verified
by
measured
data.
The
accuracy
of
variable
weight
RBF
combination
forecasting
method
was
better
than
single
RBF
model
and
single
weight
combination
forecasting
methods.
This
method
is
simple
to
program
and
more
adaptable
on
prediction
with
high
farecast
accuracy.
Key
words:
model;
variable
weight;
condition
prediction;
RBF
network
1969
年
Bata
和
Granger
提出了"组合预测，，
[1]
的思想，认为不同的预测模型有着不同的适用范围
收稿日期:
2011-05-08.
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(50975020)
.
和优势，从信息的利用角度看，为了扬长避短，尽可
能地改善系统的预测性能，提高预测精度，将对同一
作者简介:王吉芳
(1963-)
，女，教授，主要从事机电系统自动化技术研究、机械设备故障监测及诊断方面的研究，
E-mail:
叫
fzz
@ sina.
com.
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