提出一种基于非线性自回归时间序列模型(gereral expression for linear and nonlinear auto-regressive model,简称GNAR模型)的机械系统状态识别与故障诊断方法.利用采集系统工作过程中的特征信号建立GNAR模型；用主成分分析策略生成模型特征量,对训练样本的特征量进行识别和分类,得到各种参考模式；将几何距离判别函数作为状态分类的原则,根据待判系统特征量与各类参考模式的Euclide距离进行状态识别和故障判别.对车床颤振试验数据及高速离心空气压缩机故障数据的分析表明,该方法快捷、高效,诊断成功率较好,具有良好的工程应用前景.
非线性系统 时间序列 非线性自回归时间序列模型 故障诊断