旋转机械关键零部件退化状态趋势预测方法

摘要

本发明公开了一种旋转机械关键零部件退化状态趋势预测方法，包括步骤：S1、在旋转机械以一定转速下，基于相等间隔时间采集一定时间段的振动信号并去噪；S2、根据获得的振动信号序列计算其平均排列熵和非线性度，并组成复合指数时间序列；S3、采用非线性指数函数对复合指数时间序列进行拟合，提取得到拟合函数模型；S4、将复合指数时间序列减去拟合函数模型上对应取值，得到残差时间序列，并采用极限学习机模型对残差时间序列进行辨识和残差预测；S5、结合拟合函数模型和极限学习机组成混合极限学习机预测模型，实现旋转机械退化趋势预测。本发明能够实现旋转机械关键零部件退化状态预测，计算速度快且预测效果好。