本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列的船舶冷卻水系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)分析

  更多相關(guān)文章： 船舶 冷卻水系統(tǒng) 狀態(tài)預(yù)測(cè) ARMA時(shí)間序列模型

【摘要】：在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,船舶智能化已經(jīng)成為當(dāng)今船舶制造與航運(yùn)領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢(shì)。在船舶安全運(yùn)行過(guò)程中,保證動(dòng)力裝置穩(wěn)定工作是輪機(jī)員工作中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。柴油機(jī)在工作過(guò)程中會(huì)釋放出大量熱量,若這些熱量不能及時(shí)有效地散發(fā)出去,將造成動(dòng)力裝置的經(jīng)濟(jì)性,動(dòng)力性和可靠性的急劇下降。因此,船舶冷卻水系統(tǒng)的正常運(yùn)行對(duì)于船舶的正常營(yíng)運(yùn)至關(guān)重要。冷卻水系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)船舶智能化的必要條件,對(duì)視情維修具有很大意義。本文首先介紹了“育鯤輪”的中央冷卻水系統(tǒng),詳細(xì)說(shuō)明了三個(gè)子系統(tǒng)的組成及與之相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)參數(shù)。然后以“主海水泵”為例,對(duì)主海水泵故障模式、故障影響等進(jìn)行了分析,提出海水泵各部件故障可通過(guò)狀態(tài)參數(shù)的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。進(jìn)而,介紹了數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的幾種方法,通過(guò)對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、灰色理論、說(shuō)明了時(shí)間序列方法比較適合本文研究使用,主要由于本文采集的是平穩(wěn)、按照時(shí)間先后順序排列的的數(shù)據(jù)。再次,說(shuō)明了建立ARMA模型的步驟。接著將中央冷卻器低溫淡水出口溫度和主機(jī)缸套淡水冷卻泵出口壓力的歷史參數(shù)作為輸入,獲取兩種狀態(tài)參數(shù)未來(lái)變化趨勢(shì),通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)測(cè)值,驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。最后,結(jié)合前面的內(nèi)容對(duì)海水泵出口壓力進(jìn)行變化趨勢(shì)預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)海水泵的剩余壽命預(yù)測(cè)。綜上,本文建立了ARMA時(shí)間序列模型,并對(duì)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展,狀態(tài)參數(shù)采集愈發(fā)方便。應(yīng)用時(shí)間序列方法,可以實(shí)現(xiàn)依靠“歷史數(shù)據(jù)”預(yù)測(cè)“未來(lái)數(shù)據(jù)”。
【關(guān)鍵詞】：船舶 冷卻水系統(tǒng) 狀態(tài)預(yù)測(cè) ARMA時(shí)間序列模型
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U664.814
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)12-14
• 1.3.1 預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展過(guò)程與研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 船舶冷卻水系統(tǒng)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 論文主要內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 船舶冷卻水系統(tǒng)介紹及典型故障分析16-28
• 2.1 船舶冷卻水系統(tǒng)組成及功能16-17
• 2.2 船舶冷卻水系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)采集17-22
• 2.2.1 海水子系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)采集17-19
• 2.2.2 低溫淡水子系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)采集19-20
• 2.2.3 高溫淡水子系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)采集20-22
• 2.3 冷卻水系統(tǒng)故障模式和失效影響分析22-26
• 2.3.1 海水子系統(tǒng)典型故障模式和故障影響分析22-25
• 2.3.2 主海水冷卻泵故障模式和故障影響分析25-26
• 2.3.3 海水泵故障可測(cè)分析26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第3章 船舶冷卻水系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)方法選取28-36
• 3.1 狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)介紹28-30
• 3.1.1 狀態(tài)預(yù)測(cè)的定義28
• 3.1.2 狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展28-30
• 3.2 常用狀態(tài)預(yù)測(cè)方法30-32
• 3.2.1 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)30
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)30-31
• 3.2.3 灰色理論31-32
• 3.2.4 時(shí)間序列法32
• 3.3 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法32-35
• 3.3.1 分段線性表示法33-34
• 3.3.2 離散傅里葉變換34
• 3.3.3 離散小波變換34-35
• 3.3.4 奇異值分解法35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 船舶冷卻水系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)分析36-49
• 4.1 典型狀態(tài)參數(shù)的選取36
• 4.2 ARMA時(shí)間序列模型的建立36-39
• 4.2.1 ARMA(p,q)模型定義37-38
• 4.2.2 ARMA預(yù)測(cè)模型的建立步驟38-39
• 4.3 基于ARMA模型的冷卻水系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)39-48
• 4.3.1 船舶冷卻水狀態(tài)參數(shù)樣本數(shù)據(jù)的選取39-40
• 4.3.2 狀態(tài)參數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程40
• 4.3.3 中央冷卻器低溫淡水出口溫度趨勢(shì)預(yù)測(cè)40-44
• 4.3.4 主機(jī)缸套冷卻淡水泵出口壓力趨勢(shì)預(yù)測(cè)44-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 船舶冷卻水系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)49-54
• 5.1 設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)49
• 5.1.1 剩余壽命的定義49
• 5.1.2 閾值設(shè)定49
• 5.1.3 剩余壽命預(yù)測(cè)意義49
• 5.2 基于ARMA模型的剩余壽命預(yù)測(cè)方案49-50
• 5.3 基于時(shí)間序列剩余壽命預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程50-52
• 5.3.1 海水泵進(jìn)口壓力變化趨勢(shì)分析51
• 5.3.2 基于ARMA模型的海水泵剩余壽命預(yù)測(cè)51-52
• 5.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析52
• 5.4 本章小結(jié)52-54
• 第6章 總結(jié)與展望54-56
• 6.1 本文結(jié)論54-55
• 6.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 附錄A：中央冷卻器低溫淡水出口溫度實(shí)船數(shù)據(jù)59-63
• 附錄B：(p,q)取不同組合時(shí),殘差取值列表63-65
• 附錄C：主機(jī)缸套冷卻淡水泵出口壓力實(shí)船數(shù)據(jù)65-69
• 附錄D：(p,q)取不同組合時(shí),殘差取值列表69-71
• 附錄E：海水泵出口壓力實(shí)船數(shù)據(jù)71-77
• 致謝77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：914734