【摘 要】
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旋转机械故障趋势预测中,为提高预测结果的可靠性和精确性,提出一种基于全矢谱技术的AR-Kalman滤波方法.该方法采用全矢谱技术对故障特征进行双通道提取,相比于传统单通道信
【基金项目】
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国家自然科学基金（50675209）,河南省高等学校精密制造技术与工程重点学科开放实验室开放基金资助项目（PMTE201302A）
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旋转机械故障趋势预测中,为提高预测结果的可靠性和精确性,提出一种基于全矢谱技术的AR-Kalman滤波方法.该方法采用全矢谱技术对故障特征进行双通道提取,相比于传统单通道信号提取,该技术保证了信息提取的全面性和完整性,采用Burg算法对AR模型参数进行估计,采用卡尔曼滤波对参数进行修正,同时,对预测结果进行实时修正.实验结果表明,全矢AR-Kalman滤波方法能有效地对旋转机械的故障趋势进行预测,新方法明显提高了传统AR模型在中长期预测的精度.
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