基于eemd的齿轮故障诊断：状态走向与预测方法

本文主要探讨的是基于eemd (ensemble empirical mode decomposition, 集成经验模态分解) 的齿轮故障诊断方法，该方法关注于确定齿轮状态的动态变化趋势。在确定状态走向部分，研究者利用原始数据序列的最后一位数据作为判断依据，如果该数据对应的状态序列为d（取值范围为1到m），则预测新的数据点最可能落入该状态。这一过程通过转移概率矩阵P和未来走向向量D来实现，其中转移概率矩阵反映了各状态之间的转移概率，而未来走向向量则是基于先前状态信息的预测。 具体地，作者构建了一个模型，通过计算每个状态的概率，得出系统未来状态。这不仅考虑了灰色GM(1,1)模型的预测能力，也结合了马尔可夫链预测原理，通过自相关系数加权来增强模型对数据依赖关系的理解。这种改进的模型能够更准确地捕捉到交通拥堵现象，因为交通流量的数据通常具有时序性和非线性特性，eemd能够有效处理这类复杂数据。 此外，论文还涉及到交通拥堵的研究，包括定义、分类、成因和特征的分析，以及对现有拥堵识别算法和速度预测模型的评述。作者创新性地应用了加权改进的GM(1,1)马尔可夫预测模型，旨在提升交通拥堵预测的精度和实用性，这对于实际的道路交通管理和维护具有重要意义。 该研究对于齿轮故障诊断领域和交通工程中的状态预测问题提供了新颖且有效的解决方案，展示了统计建模和数据分析技术在工业检测与交通管理中的融合应用价值。通过这种基于eemd的方法，可以提前预警潜在的问题，从而采取预防措施，降低设备故障风险，提高整体运行效率。