基于小波包-混沌支持向量机的液压泵压力信号预测

简介

针对液压泵压力信号呈现的非线性、非平稳的特性，提出一种将小波包分析、相空间重构理论与支持向量机（SVM）相结合的预测方法，实现液压泵压力信号监测数据的建模及预测。首先将采集到的压力信号通过小波包进行分解，将分解得到的各个分量进行重构，其次对重构后的每一个分量通过混沌支持向量机预测模型进行预测，最后对各预测值进行合成。试验数据表明，该方法能够有效地预测液压泵压力信号的变化趋势，具有较高的预测精度，可有效地应用于系统的状态监测和故障预测。