VMD与多重分形奇异谱的往复压缩机故障特征预测方法

简介

对具有分形特征的复杂非线性时间序列的预测,核心问题表现为初始条件敏感性对系统动力模型的影响,该敏感性又决定了最大预测可信时间;笔者从信息熵角度引入预测可信时间,在对振动时序变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的基础上,分析并提取各主模态多重分形奇异谱形态参数,构造基于相空间重构的KNN（K Nearest Neighbor）预测建模域,以变参数寻优角度建立预测算法;依上述预测算法对2D12往复式压缩机轴承中度磨损故障振动序列提取故障特征分量,多方法对比与误差分析表明,该算法能较准确反映系统状态演化趋势,可作为决策依据并为寿命预测提供有效数据支持。