船舶轴系滑油中磨损铁屑含量预测方法

• 作者: 张丹瑞 徐昌昌
• 来源期刊: 上海船舶运输科学研究所学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶轴系 小波变换 软阈值 非线性自回归神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: U664.21
• 字数: 3683字
• 语种: 中文

摘要

为有效解决船舶轴系滑油中的磨损铁屑含量预测与评价方面的问题,提出一种组合预测方法.为降低测量噪声对预测的影响,利用小波变换对测量序列进行降噪,选择Daubechies 4(Db4)作为小波基,结合软阈值函数对时间序列进行分解和重构,同时利用基于平滑度和均方根误差的复合指标确定最优的分解层数.采用非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-Regressive Neural Network,NARNN)进行预测分析,实现对变化趋势的预测和对保养时间的评估.以某船轴系滑油中的磨损铁屑含量历史数据为样本进行试验,结果表明该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丹瑞	上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室	10	21	3.0	4.0
2	徐昌昌	上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室	1	0	0.0	0.0