基于神经网络的非线性时间序列故障预报

• 作者: 张正道 胡寿松
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性时间序列 神经网络 滚动预测 概率密度估计 故障预报
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 744-748
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3786字
• 语种: 中文

摘要

对模型未知非线性系统,将系统输出组成时间序列并通过空间嵌入的方法转化为一个离散动态系统.利用线性AR模型拟合时间序列的线性部分,用神经网络拟合时间序列的非线性部分并补偿外界未知的扰动,提出了通过对状态的观测实现时间序列一步预测的方法.利用滚动优化的思想将一步预测推广,提出了时间序列的N步预测方法,证明了时间序列预测误差有界.通过对预测误差进行概率密度估计和检验,提出了故障的预报方法.对F-16歼击机的结构故障预报结果表明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡寿松	南京航空航天大学自动化学院	185	3001	28.0	46.0
2	张正道	江南大学通信与控制工程学院	24	143	6.0	10.0