基于混沌与小波神经网络的大型复杂机械振动建模研究

摘要：

针对大型复杂机械振动建模困难的问题,提出了基于混沌理论及小波神经网络的建模思路。以某大型平整轧机剧烈振动为研究对象,研究了其振动时间序列信号的非线性特征及相空间重构技术。基于混沌理论,应用小波神经网络技术反演了轧机动力系统的振动模型。试验对比了此模型与BP网络模型的预测性能,结果表明小波神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。

关键词： 轧机振动 相空间重构 小波神经网络 混沌理论 振动建模

作者: 刘乐平

作者单位: 华东交通大学机电工程学院,江西南昌,330013

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008中国人工智能学会智能检测与运动控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 158-160

在线出版日期: 2008-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）