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风机叶片结冰故障预测模型及其实现方法

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摘要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。

DOI odw8xrqgdk/1862280

作者杨志和;向哲

机构地区不详

出处《上海电机学院学报》 2018年4期

关键词自回归积分滑动平均模型非线性自回归神经网络时间序列分析大数据分析故障预测

分类 [电气工程][电机]

出版日期 2018年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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上海电机学院学报

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