【摘 要】
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汽轮发电机组的状态监测与故障诊断技术对于汽轮发电机组的安全、经济运行及制定科学的维修制度具有重要的意义。振动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内
【机 构】
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哈尔滨工业大学能源科学与工程学院;
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汽轮发电机组的状态监测与故障诊断技术对于汽轮发电机组的安全、经济运行及制定科学的维修制度具有重要的意义。振动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。论文提出采用时间序列ARMA模型进行趋势预测。模型参数估计使用了方法简单、参数估计无偏、精度高的最小二乘法。通过现场实测数据进行验证,计算结果表明ARMA模型能够很好地拟合振动信号时间序列并取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。
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