基于柯氏熵的复杂机械状态预测的可行性研究.pdf

第2l卷第l期 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 20(】2年2月 V01．2 N 1， o．1 Jo啪alof Liaonin￡1色chnicalUniversitv(NaturalScience) Feb．． 2002 文章编号i 1008，0562r200210l—0【m3一03 基于柯氏熵的复杂机械状态预测的可行性研究 杨支平。。3，陈国定1，石博强2，侯容涛’ 摘要：描述了柯尔莫哥洛丈熵．给出了基于时间序列的柯尔奠哥洛夫熵的求僻方法，研究了新太尔汽车发动机缸盖振动信号的柯尔 蔓哥洛夫熵，得到了该发动机缸盖振动信号的最大可预测点数，指出：为准确预测设备的状态必须在其鞋太可预蔫时问内。该研究为复 杂机械状态预测可信度区问的的确立提供了的理沧支持．为复杂机械状态预测的可预翻时问的界定提供了新思路和行之有效的工具。 关键词：柯尔莫哥洛夫炳：复杂机械：状态预捌 中田号：TH133；TH165 文献标识码：A 引 言 机槭设各状态预测是设备故障诊断中必不可 空间划分为n个尺寸为rd的单元，则有单元序列 少的。个环节，它根据对设备连续监测所得到的 6i，…，6。+，…，白：。因此，如果已知系统先前处于 特征参数的历史数据来确定设备目前的运行状 67，…，扫。4，…，扫：，则(K¨一K。)表示要预测 o L 态，预测设备状态的发展趋势，预测设备的残存 系统将会处于单元”一中所需要的附加信息，这 寿命，这对设备维护和维修决策具有重大的意义。 意味着(置。一置。)度量了系统从时问伽一l弦 导致机械设备状态预测不准确的因素主要 到nf的信息损失。柯尔莫哥洛夫熵Ⅳ为信息的平 有：1．建模的准确性：2．计算误差；3．测试初始状 均损失率f3】，即 态的不准确；4．状态最的离散程度和非线性系统的 ‘’。 ‘ 足=li瑕11职lim—二∑(Ⅳ。一厝。) r_o￡_o 内在随机性。随着科学技术的发展，该问题的关 n—冲，lf鲁 键在于建模的准确性和状态量的离散程度以及非 线性系统的内在随机性。由于系统状态量的离散 =一蛳蟓!受击∑只lnP (1)’… f-÷o￡-÷o…Hf?j‘ 化及其非线性系统的内在随机性，系统的初始条 式中P为观察系统r时刻J(矗)落在第i个单 件或系统的参数微小差别，将导致非线性系统的 元自．8中的概率P，周期规则的运动足=0；随机运 未来状态本质上的显著不同，即所谓“蝴蝶效应” 动系统膏；一；确定的混沌运动系统，则Ⅳ是大 导致的非线性系统的长期不可预测性”】。非线性系 于零的常数。膏越大，信息的损失率越大，系统 统的混沌的特点决定了对混沌运动轨迹的预测具 的混沌程度越丈，系统状态的可预测件越差。 有最大可预测尺度，在可预测尺度内，可以对系