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基于SSA-Hurst-ARIMA组合模型的船舶柴油发电机组故障特征短期预测
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作者 梁清政 王浩 +2 位作者 程垠钟 杨天诣 姚钦博 《现代制造技术与装备》 2024年第2期51-54,共4页
为提高船舶柴油发电机组故障特征短期预测精度,建立基于奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)、Hurst指数、自回归移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)的组合预测模型。以某试验中船舶柴油发电机组运行... 为提高船舶柴油发电机组故障特征短期预测精度,建立基于奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)、Hurst指数、自回归移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)的组合预测模型。以某试验中船舶柴油发电机组运行数据为基础,选取增压器滑油压强数据,对比分析单一ARIMA模型、SSA主成分-ARIMA组合模型和SSA-Hurst-ARIMA组合模型的预测效果。结果表明,SSA-Hurst-ARIMA组合模型的预测效果优于单一ARIMA模型和SSA主成分-ARIMA组合模型,更适合应用于船舶柴油发电机组故障特征的短期预测。 展开更多
关键词 船舶柴油发电机组 故障特征 短期预测 奇异谱分析(SSA) HURST指数 自回归移动平均(ARIMA)模型
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