《基于灰色小波核偏最小二乘的传感器网络数据预测融合研究》PDF+DOC
作者:康健,唐力伟,左宪章,李浩,张西红
单位:中国振动工程学会;上海交通大学;上海市振动工程学会
出版:《振动与冲击》2011年第04期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFZDCJ2011040340
DOC编号:DOCZDCJ2011040349
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针对如何降低传感器网络中采集的非平稳、非线性信号的数据传输量,提出了一种基于灰色Morlet小波核偏最小二乘(GMWKPLS)的预测融合模型。该模型把灰色模型预测的思想融入到核偏最小二乘(KPLS)中,采用构造的Morlet小波核函数进行数据变换,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,利用线性偏最小二乘方法构造预测融合模型。通过对齿轮箱断齿工况升速过程中的振动信号进行分析,结果表明,该模型使用滑动窗方法不断更新建模数据进行动态预测,预测精度高,可大大降低数据传输量,获得显著的节能收益。通过与灰色RBF核偏最小二乘(GRBFKPLS)和RBF核偏最小二乘(RBFKPLS)预测模型对比,GMWKPLS性能最佳,预测误差范围在±;0.15%以内。
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