基于ＳＴＯＡ－ＶＭＤ 和改进ＴＣＮ 模型的水泵机组振动趋势预测

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：水泵机组振动趋势预测是保障机组正常运行的重要措施，而振动信号的复杂性和非线性使预测变得困难。为此，提出一种基于ＳＴＯＡ－ＶＭＤ 和改进时间卷积网络（ＴＣＮ） 的水泵机组振动趋势预测模型。首先采用乌燕鸥算法（ ＳＴＯＡ） 进行变分模态分解（ＶＭＤ）参数优化，实现振动信号的最优自适应分解，然后利用改进ＴＣＮ 对每个分解模态进行预测，最后叠加所有结果得到最终预测结果。（剩余6188字）

试读结束

目录
monitor