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LNG工厂气动阀故障率的灰色拓扑预测
文献摘要：
为探讨LNG工厂气动阀故障率与季节、温度的关系,帮助制定气动阀检修方案,运用GM(1,1)模型群进行简便图形预测.该方法既能反映气动阀故障率周期性波动特征,又不局限于常规时间序列数据建模要求的原始数据平稳性检验和数据分布假设性制约.研究得出:GM(1,1)模型能最少运用最近4组数据进行运算,有着"贫信息、小样本"的通用性优势,助LNG工厂进行零件库存和检修工作优化.
文献关键词：
LNG;气动阀;图形预测;GM(1;1);故障率
中图分类号：
作者姓名：
李杰
作者机构：
中石化江汉油田分公司江汉采油厂,湖北 黄冈 438011
文献出处：
引用格式：
[1]李杰-.LNG工厂气动阀故障率的灰色拓扑预测)[J].江汉石油职工大学学报,2022(06):22-24
A类：
图形预测
B类：
LNG,气动阀,故障率,检修方案,GM,周期性波动,波动特征,时间序列数据,数据建模,原始数据,平稳性检验,数据分布,假设性,少运,行运,小样本,通用性,零件库,库存,检修工作,工作优化
AB值：
0.364658
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