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监测、分析、预测轴系的状态数据对保障船舶动力系统正常工作具有重要意义。基于船舶轴系振动状态监测,提出集合经验模态分解(EEMD)和增强型间歇性未知输入卡尔曼滤波器(EIIKF)相结合的故障趋势预测方法。在进行模态分解前,通过加入白噪声信号优化信号的可分解性,避免出现模态混叠。进而对滤波重构后的信号进行序贯分析得到振动信号的特征曲线,采用EIIKF方法对特征曲线分析预测,并通过引入间歇性参数,对部分未知输入项带来的不确定性进行补偿。在此基础上通过故障判别模型进行故障诊断,实现基于轴系振动信号的故障预测。利用实测故障样本数据对所提出的方法进行验证,其预测结果的及时性和准确性均优于一般模态分解和卡尔曼滤波器预测的方法,验证了改进后方法的有效性和优越性。 相似文献
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