基于VAR和ARMA模型的声发射信号加权预测
提出用VAR模型和ARMA模型加权的方法对车轴裂纹声的发射信号进行预测.轨道车辆上车轴是连接列车轮对的关键部件,车轴若出现裂纹将是巨大的风险,会造成停机甚至重大事故的发生,给社会经济和安全带来隐患和损失.声发射技术是一种无损检测方法,可以判断材料或者零部件的损伤状态,但对车轴裂纹的预测目前处于起步阶段.VAR和ARMA模型的预测应用广泛,但这两种模型的预测在声发射信号预测中运用较少.采取声发射监测车轴裂纹信息,并分别运用VAR和ARMA分别对裂纹声发射信号进行信号的预测,和实际结果对比,结果表明单个模型预测效果不稳定.由此引入加权模型,用两个模型的加权模型进行预测,并将预测结果与单个模型预测结果做对比.实证结果表明加权预测精度高,且更稳定.
列车车轴 声发射信号 加权预测 回归模型
林丽 杨时川 许强 周勇
大连交通大学交通运输工程学院,大连100240 大连理工大学 大连110023
国内会议
2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016年全国设备诊断工程会议
西安
中文
27-29
2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）