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某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析研究

Research on Forecast and Analysis of Experiments Data of Aero-Engine Lubricating Oil Debris Monitoring
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摘要 针对某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析的需要,主要研究了时间序列模型和灰色模型两种预测模型,并有机结合起来,形成新的灰色时序模型;分别进行预测分析,并比较预测精度。预测结果表明:灰色时序模型预测精度高,具有很好的预测能力,有较高的实用意义。 For the needs of experiments data forecast and analysis of aero-engine lubricating oil debris monitoring. We take a primary research on time sequence model and grey model. And combining, form a new grey-time sequence model. Forecast and analysis the data, and compare the predictive accuracy. Forecast results indicate that the grey-time sequence model has high precision and good predictive ability. It has a higher degree of practical significance.
出处 《飞机设计》 2013年第4期47-50,72,共5页 Aircraft Design
关键词 颗粒监测 灰色模型 时序模型 灰色时序模型 particle monitor grey model time sequence model grey-time sequence model
  • 相关文献

参考文献2

  • 1李艳军,左洪福,吴振锋,吴新民.灰色定权聚类在磨粒识别中的应用[J].数据采集与处理,2002,17(1):108-112. 被引量:7
  • 2Jadranka Jakopovic.Approximate Knowledge in LEXIT, An Expert System for Assessing Marine Lubricant Quality and Diagnosing Engine Failures[].Computers in Industry.1991

二级参考文献4

  • 1左洪福.发动机磨损状态监测与故障诊断技术[M].北京:航空工业出版社,1995.63-114.
  • 2徐建华.图像分析与处理[M].北京:科学出版社,1992.45-79.
  • 3刘思峰 郭天榜 等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2000.40-41.
  • 4吴振锋,左洪福,刘红星,杨忠.因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用[J].摩擦学学报,2000,20(2):143-146. 被引量:9

共引文献6

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