一种基于非线性故障重构的故障预测方法

摘要

本发明涉及一种基于非线性故障重构的故障预测方法，其包括如下步骤：1）利用KPCA模型对旋转机械系统运行时监测的过程数据进行离线非线性建模，并进行异常检测，提取故障信息，其中KPCA模型为核主元分析模型；2）通过步骤1）中的KPCA模型和异常检测实现对故障程度进行定量描述，并采用最优化方法求解故障重构下的故障估计；3）用多层递阶的方法对估计出的故障幅值f的发展趋势完成预测。本发明能有效提高故障预报效率，减少误报和漏报率，为进一步研究复杂机械系统的预测维护技术奠定基础。本发明可以广泛应用在石化、治金、煤炭等诸多企业的大型机电设备的在线监控系统中。