基于全矢谱-ARMA模型的机械振动强度预测研究

基于全矢谱-ARMA模型的机械振动强度预测研究基于全矢谱-ARMA模型的机械振动强度预测研究摘要：机械振动是工业生产中常见的现象，对设备性能和寿命有重要影响。因此，预测机械振动强度对于设备维护和故障诊

-ARMA 基于全矢谱模型的机械振动强度预测研究 基于全矢谱-ARMA模型的机械振动强度预测研究 摘要： 机械振动是工业生产中常见的现象，对设备性能和寿命有重要影响。因此，预测机械 振动强度对于设备维护和故障诊断具有重要意义。本研究提出了一种基于全矢谱 -ARMA模型的机械振动强度预测方法，该方法能够较准确地预测机械振动的强度，并 为设备维护和故障诊断提供了有力的支持。 关键词：机械振动；振动强度预测；全矢谱；ARMA模型 1.引言 机械振动是机器设备运行中常见的现象，其强度直接影响设备的性能与寿命。因此， 准确预测机械振动的强度对于设备维护和故障诊断具有重要意义。传统的机械振动预 测方法主要基于频域分析或时域分析，但这些方法在振动信号呈非线性、非平稳性时 预测效果较差。为了克服这些问题，本研究提出了一种基于全矢谱-ARMA模型的机械 振动强度预测方法。 2.全矢谱-ARMA模型 全矢谱分析是一种将时蠕信号分解成若干个幅值不同、频率成对的成分的方法，能够 更好地刻画信号的频谱特性。ARMA模型是一种自回归滑动平均模型，能够较好地建 模非平稳序列。本研究将全矢谱分析和ARMA模型相结合，构建了全矢谱-ARMA模 型。 3.数据采集与预处理 为了训练和测试模型，需要采集机械振动信号并进行预处理。本研究采用了加速度传 感器采集了一段时间内的机械振动信号，并进行了去噪、滤波和降采样等预处理操 作，以提取出有效的振动信号。 4.全矢谱分析 全矢谱分析是将时域信号转换到频域的方法。本研究使用了快速傅里叶变换（FFT）将 机械振动信号转换成频谱图，以获取信号的频谱特征。 5.ARMA模型建模