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J-GLOBAL ID：201802286445702539   整理番号：18A0447580

非定常時系列ARIMAモデルを用いた航空エンジン潤滑油の金属含有量予測【Powered by NICT】

Aero-Engine Lubricating Oil Metal Content Prediction Using Non-stationary Time Series ARIMA Model

著者 (3件)： Yang Yanming ,  Gao Wanchun ,  Guo Chaoran
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCID  ページ： 51-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空エンジン潤滑油の金属含有量は,航空機エンジンキーコンポーネントの摩耗と破壊の反映である。金属元素濃度を予測することにより,対応する部品の機械的故障を検出進歩し,飛行安全を保証し,航空エンジンのメンテナンスコストを低減することができる。航空エンジン潤滑油の金属元素濃度は多くの複雑な因子により影響されるとその変化傾向が予測することは困難である。この問題を解決するために,非定常時系列ARIMA(自己回帰統合移動平均)モデルに基づく航空エンジン潤滑油金属元素濃度予測法を提案し,ARIMAの対応するアルゴリズムモデルとモデル化の過程を詳細に紹介し,予測結果は満足できる。航空エンジン潤滑油の金属元素濃度を予測におけるARIMAモデルの適用を事例により解析した。移動平均及び指数平滑法の結果と比較するために,提案した方法は,より良い適合と予測精度を持ち,研究結果は,ARIMAモデルを用いた航空エンジン潤滑油の金属元素濃度予測の精度と実現可能性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測技法 ,  モデリング ,  金属元素 ,  *モデル ,  指数平滑法 ,  *航空輸送 ,  *予測 ,  *エンジン油 ,  保全費
準シソーラス用語： 予測精度 ,  自己回帰 ,  飛行安全 ,  *航空エンジン ,  *ARIMAモデル ,  *非定常時系列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非定常時系列 ,  ARIMAモデル ,  航空 ,  エンジン潤滑油 ,  予測