基于混沌与小波神经网络的大型复杂机械振动建模研究

摘要

针对大型复杂机械振动建模困难的问题,提出了基于混沌理论及小波神经网络的建模思路.以某大型平整轧机剧烈振动为研究对象,研究了其振动时间序列信号的非线性特征及相空间重构技术.基于混沌理论,应用小波神经网络技术反演了轧机动力系统的振动模型.试验对比了此模型与BP网络模型的预测性能,结果表明小波神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点.