基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究

张培林; 徐超; 任国全; 傅建平; 李兵

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基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究

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现有的油液光谱数据预测方法仅考虑单一数据内部前后间的联系,忽视不同种类数据间的相互影响.多维时间序列模型能够将多种元素光谱数据融合起来同时进行建模,利用所建模型对光谱数据进行预测,提高预报精度.通过内燃机台架实验获得多种元素的光谱数据,选择典型的磨损元素Fe和Al、污染元素Si以及添加剂元素Mg作为分析元素,通过分析找出相关性较大的元素,利用多维时间序列模型对其进行预报,从而对内燃机的磨损状态进行准确判断.结果表明,将多维时间序列模型引入油液光谱数据预报能对内燃机的磨损状态进行准确预测.

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来源
《润滑与密封》 |2010年第6期|37-40|共4页
作者
张培林; 徐超; 任国全; 傅建平; 李兵;
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作者单位

军械工程学院,河北石家庄,050003;

军械工程学院,河北石家庄,050003;

军械工程学院,河北石家庄,050003;

军械工程学院,河北石家庄,050003;

军械工程学院,河北石家庄,050003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
关键词
内燃机; 油液光谱分析; 多维时间序列模型; 磨损状态预测;

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