船舶轴系滑油中磨损铁屑含量预测方法

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.

关键词：船舶轴系、小波变换、软阈值、非线性自回归神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：U664.21(船舶工程)

在线出版日期：2020-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：44-49