【摘 要】
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对设备监测量的数值预测是进行故障预测与健康管理(PHM)研究的重要环节之一。以电磁发射系统中分段供电直线电机的定子温度为例,分别基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型、卡
【机 构】
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舰船综合电力技术国防科技重点实验室（海军工程大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(51507184);国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2015CB251004)
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对设备监测量的数值预测是进行故障预测与健康管理(PHM)研究的重要环节之一。以电磁发射系统中分段供电直线电机的定子温度为例,分别基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型、卡尔曼滤波模型、反向传播(BP)神经网络模型和一种新的以工况信息为外部输入的非线性自回归神经网络(NARX)模型,实现了对定子温度多时间尺度的预测。ARIMA模型为其他三种模型提供了时序数据分析时确定阶数的依据。在不同于训练数据集的试验数据上应用四种预测模型,比较和分析了四种方法得到的多时间尺度预测结果:对于不超过1min的短时温度预测,
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