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基于ARMA模型的船舶海水冷却系统参数预测
引用本文:孙晓磊,丁亚委,郭克余,邹永久,孙培廷. 基于ARMA模型的船舶海水冷却系统参数预测[J]. 计算机测量与控制, 2017, 25(7): 285-289
作者姓名:孙晓磊  丁亚委  郭克余  邹永久  孙培廷
作者单位:大连海事大学 轮机工程学院,辽宁 大连 116026,大连海事大学 轮机工程学院,辽宁 大连 116026,中交机电工程局有限公司, 北京 100088,大连海事大学 轮机工程学院,辽宁 大连 116026,大连海事大学 轮机工程学院,辽宁 大连 116026
摘    要:船舶海水冷却系统与船外海水直接接触,工作环境较为恶劣,而基于小波理论、灰色理论等参数预测方法受环境影响较大,为了实现对船舶海水冷却系统状态参数的准确预测,提出了根据平稳时间序列建立自回归移动平均模型(ARMA)的方法;介绍了ARMA模型原理及建模过程;选取“育鲲轮”海水冷却系统6天的状态参数作为训练样本,输入到ARMA预测模型中进行训练;在MATLAB环境下,获得预测数据;运用平均绝对百分比误差对预测模型的准确性进行验证并对误差进行分析,结果表明所建立的船舶海水冷却系统状态参数预测模型具有良好的预测能力,能有效地反应未来一段时间海水冷却系统的工作状态的变化,提示系统是否存在异常,为早期故障诊断提供有效手段,进而为船舶的稳定运营提供了条件。

关 键 词:自回归移动平均模型  参数预测  冷却水系统  平均百分比误差
收稿时间:2017-04-02
修稿时间:2017-04-24

Ship Seawater Cooling System Parameter Prediction Based on ARMA Model
Sun Xiaolei,Ding Yawei,Guo Keyu,Zou Yongjiu and Sun Peiting. Ship Seawater Cooling System Parameter Prediction Based on ARMA Model[J]. Computer Measurement & Control, 2017, 25(7): 285-289
Authors:Sun Xiaolei  Ding Yawei  Guo Keyu  Zou Yongjiu  Sun Peiting
Affiliation:Marine Engineering College of Dalian Maritime University, Liaoning Dalian 116026, China,Marine Engineering College of Dalian Maritime University, Liaoning Dalian 116026, China,CCCC Mechanical & Electrical Engineering Co., Ltd.,Beijing 100088, China,Marine Engineering College of Dalian Maritime University, Liaoning Dalian 116026, China and Marine Engineering College of Dalian Maritime University, Liaoning Dalian 116026, China
Abstract:
Keywords:ARMA model   state parameters prediction   seawater cooling system   MAPE
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