作者：康健,唐力伟,左宪章,李浩,张西红 单位：中国振动工程学会;上海交通大学;上海市振动工程学会 出版：《振动与冲击》2011年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDCJ2011040340 DOC编号：DOCZDCJ2011040349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对如何降低传感器网络中采集的非平稳、非线性信号的数据传输量，提出了一种基于灰色Morlet小波核偏最小二乘(GMWKPLS)的预测融合模型。该模型把灰色模型预测的思想融入到核偏最小二乘(KPLS)中，采用构造的Morlet小波核函数进行数据变换，将输入映射到高维非线性的特征空间，在特征空间中，利用线性偏最小二乘方法构造预测融合模型。通过对齿轮箱断齿工况升速过程中的振动信号进行分析，结果表明，该模型使用滑动窗方法不断更新建模数据进行动态预测，预测精度高，可大大降低数据传输量，获得显著的节能收益。通过与灰色RBF核偏最小二乘(GRBFKPLS)和RBF核偏最小二乘(RBFKPLS)预测模型对比，GMWKPLS性能最佳，预测误差范围在&#177；0.15%以内。

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