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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七一一研究所

摘要：本申请公开了一种基于数据驱动的柴油机安保参数预测方法，包括如下步骤：步骤S1：采集安保参数，所述安保参数包括安保基础参数与安保扩展参数；步骤S2：对所述安保基础参数通过单值预测模型进行参数预测并得出单值预测结果；步骤S3：对所述安保扩展参数通过多元预测模型进行参数预测并得出多元预测结果；步骤S4：对所述单值预测结果与所述多元预测结果进行拟合分析，确定柴油机安保参数数据极限与趋势劣化度，判定柴油机安全状态并确定报警信息。并且采用单值预测模型和多元预测模型结合，避免因数据波动造成敏感性预测的问题，使得预测方法更为方便和稳定。

主权项：1.一种基于数据驱动的柴油机安保参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采集安保参数，所述安保参数包括安保基础参数与安保扩展参数；步骤S2：对所述安保基础参数通过单值预测模型进行参数预测并得出单值预测结果；步骤S3：对所述安保扩展参数通过多元预测模型进行参数预测并得出多元预测结果；步骤S4：对所述单值预测结果与所述多元预测结果进行拟合分析，确定柴油机安保参数数据极限与趋势劣化度，判定柴油机安全状态并确定报警信息；所述步骤S2包括：步骤S21：通过灰色预测模型对所述安保基础参数进行逐步预测，获得第一预测数值；步骤S22：通过指数平滑预测模型对所述安保基础参数进行间步预测，获得第二预测数值；步骤S23：将所述第一预测数值与所述第二预测数值分别与实际参数数值进行比对分析，得出预测数据差值，以预测数据差值较小的数值作为初步结果，并将预测数据差值较大的数值作为辅助参数，以对所述初步结果进行修正调整，得出所述单值预测结果；所述步骤S3包括：步骤S31：对采集的所述安保扩展参数进行选择；步骤S32：设定趋势变化门限，并得出所述多元预测结果；在所述步骤S31中，首先，应用灰色斜率关联度分析，分析安保待扩展参数与安保基础参数的耦合性，并根据关联度强弱对安保待扩展参数进行第一次取舍；其次，根据柴油机状态检测优化策略及实机测点传感器安装难度等对安保待扩展参数进行第二次取舍，最终确定所述安保扩展参数；在所述步骤S32中，定义所述安保扩展参数集合为S＝{S1，S2，…，Sn}，所述安保扩展参数预测结果有其中m为预测个数；在计算趋势变化之前，为消除数量级造成的数值偏差，对获得数据进行归一化处理：对数据一阶差分有：Δsi＝si-si-1，其中i∈[1，m]；趋势变化的总量：Δssum＝∑Δsi；趋势变化的均值：Δsmean＝∑Δsim；趋势变化的最大值：Δsmax＝maxΔsi；定义参数Si的趋势变化值为：ΔSi＝Δsmax+Δsmean+Δssum，由此获得所述安保扩展参数的趋势变化评价值；整体扩展参数的趋势变化为：ΔS＝∑ΔSi；整体扩展参数的趋势变化最大值为：ΔSmax＝maxΔSi；当ΔSS或ΔSmaxS时，表示随动性高，所述安保扩展参数随所述安保基础参数共同变化，若产生报警信息，则信息可靠，反之报警信息不可靠。

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