摘要
往复式压缩机振动趋势预测是往复式压缩机状态识别的重要技术研究内容。针对往复式压缩机振动信号特征样本少、非平稳、非线性等原因,提出了基于改进灰色神经网络的压缩机振动趋势预测算法。该方法首先提取往复式压缩机振动特征,利用遗传算法优化灰色神经网络并建立预测模型,将振动特征作为模型输入,形成了往复式压缩机振动趋势预测新模型(GA-灰色神经网络模型)。对某往复式压缩机输入主轴轴承部位振动测试实验分析表明,新模型与灰色GM(1,1)模型、灰色神经网络模型相比,具有更高的预测精度。灰色GM(1,1)模型预测值与实际值相比,相对误差高达21%~27%灰色神经网络模型的预测误差为14%~19%;新模型与实际值吻合良好,相对误差小于12%,其预测精度最高,更适合用于往复式压缩机振动趋势的状态预测和评判。
