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基于时间序列分析的塔机结构健康诊断研究的中期报告
1.研究背景
随着城市建设的快速发展，成为工地现场守护者的塔机在现代社会中扮演着不可替代的角色。然而，长期使用和环境波动等因素导致塔机遇到了各种问题，其中塔机结构的健康问题尤为重要。因此，基于时间序列分析的塔机结构健康诊断研究具有十分重要的现实意义。
2.研究目的
本研究旨在探讨时间序列分析方法在塔机结构健康诊断中的应用，建立相应的诊断模型，实现对塔机结构健康状态的快速准确判定。
3.研究方法
本研究采用时间序列分析法对塔机运行过程中的振动信号进行处理，包括对信号的预处理、分解、分析和预测等步骤。其中，预处理环节主要包括去噪、滤波、降采样等操作，以减少外部环境对信号的干扰。分解环节采用小波变换对信号进行分解，提取出不同频率的子信号。分析环节利用自相关函数、偏自相关函数、功率谱密度等方法分析子信号的特征。预测环节采用ARIMA模型进行建模，对未来信号进行预测，进一步评估塔机结构健康状态。
4.研究进展
目前，本研究已完成对塔机运行过程中的振动信号的采集，并进行了预处理和分解。通过分析子信号的自相关函数和偏自相关函数，初步发现了信号存在的周期性规律和时序相关性。接下来，将进行功率谱密度分析，提取出信号的频率特征。同时，已初步构建了ARIMA模型，并对模型进行了参数调整和拟合性检验。根据模型的拟合结果，预测了未来一段时间的信号。
5.研究意义
本研究的成果有利于提高塔机结构健康评估的准确性和有效性，为塔机的安全运行提供了重要的技术支持。此外，本研究所采用的时间序列分析方法也具有较广泛的应用前景，可为其他领域的结构健康监测提供借鉴。