【摘 要】
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为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组合模型NARIMA。实现方法为：建立ARIMA模型用于
【基金项目】
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上海临港地区智能制造产业专项(第2批)项目资助(ZN2017020211)
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为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组合模型NARIMA。实现方法为：建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明：NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。
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