基于两因素模糊时间序列的一次风机指标预测

摘要

一次风机是电厂生产的重要辅机设备,对其指标进行准确预测,有利于保障该设备乃至系统整体的安全、可靠运行。文中采用一种两因素模糊时间序列的预测算法,实现了对一次风机指标数据的精准预测。该算法克服了传统单因素模糊时间序列预测的有限性,能够有效利用两因素的数据信息。基于采集到的一次风机数据集展开测试,将一次风机轴承的X向振动指标作为待预测因素,并以一次风机总一次风量为辅助因素,构建了两因素模糊时间序列预测模型,完成了对一次风机轴承X向振动未来值的预测。实验结果表明,该方法预测误差低、预测效果良好,且平均绝对百分比误差最低仅为0.005 3。