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基于EEMD和ARIMA模型的汽轮机故障趋势预测
随着现代工业的发展，汽轮机作为重要的能源转换设备广泛应用于生产中。然而，汽轮机在运行中会受到多种因素的影响，如气体腐蚀、高温、高压、磨损等，从而导致故障的发生。因此，预测汽轮机故障趋势，实现对其进行有效维护具有重要意义。
传统的汽轮机故障预测方法通常基于传感器采集到的数据，但是由于汽轮机系统结构复杂、瞬态过程多，导致数据不稳定和噪声干扰。因此，采用新的方法来进行汽轮机故障预测具有价值研究意义。
本文采用了两种方法来预测汽轮机故障趋势，分别是EEMD和ARIMA模型。
首先介绍EEMD方法。EEMD是一种基于局部平均分解(LMD)的分解方法。该方法将原始信号分解成多个局部信号，然后对每个局部信号进行希尔伯特变换，得到每个局部信号的瞬时频率和振幅。最后，将所有局部信号相加得到重构信号。EEMD方法的优势在于处理非线性与非平稳信号时表现出较好的性能。
其次介绍ARIMA模型。ARIMA模型则是一种基于时间序列分析的预测方法。该模型可以对时间序列数据进行分析，得到其趋势、季节变化以及随机性，然后根据这些信息进行预测。ARIMA模型的优势在于处理时间序列数据时表现出较好的性能。
为了验证这两种方法的预测准确度，本文基于实际汽轮机运行数据进行了试验。首先，对原始数据进行EEMD分解，然后提取经过分解的每个局部信号作为输入，训练ARIMA模型并进行预测。最后，将每个局部的预测结果进行累加得到整体预测结果。
实验结果表明，与仅使用ARIMA模型相比，EEMD和ARIMA相结合的方法具有更好的预测准确度。该方法能够更好地处理信号中的噪声和非线性部分，提高了预测的精度。同时，该方法的预测结果也可以为汽轮机的运行监测和维护提供参考。
综上所述，本文提出了基于EEMD和ARIMA模型的汽轮机故障趋势预测方法，并通过实验验证其可行性和准确性。该方法不仅具有理论价值，同时也为汽轮机的运行维护提供了一种可行性的解决方案。