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摘要:
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题.为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证.结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测.
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文献信息
篇名 船舶动力设备退化基线计算及预测方法
来源期刊 舰船科学技术 学科 工学
关键词 船舶动力设备 退化基线 健康状态评估 滑动概率神经网络 时间序列 预测
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 海洋工程
研究方向 页码范围 141-147,153
页数 8页 分类号 TP391
字数 5548字 语种 中文
DOI 10.3404/j.issn.1672-7649.2020.04.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙晓磊 潍柴动力股份有限公司发动机研究院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
船舶动力设备
退化基线
健康状态评估
滑动概率神经网络
时间序列
预测
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
舰船科学技术
半月刊
1672-7649
11-1885/U
大16开
北京市朝阳区科荟路55号院
1979
chi
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