基于ARMA模型的船舶海水冷却系统参数预测

• 作者: 丁亚委 孙培廷 孙晓磊 邹永久 郭克余
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 285-289
• 页数: 5页
• 分类号: U664.81
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.071

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AR-MA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MAT-LAB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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙培廷	大连海事大学轮机工程学院	136	1360	20.0	29.0
2	邹永久	大连海事大学轮机工程学院	15	41	4.0	6.0
3	孙晓磊	大连海事大学轮机工程学院	13	17	2.0	4.0
4	丁亚委	大连海事大学轮机工程学院	2	12	2.0	2.0
5	郭克余		1	8	1.0	1.0