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| 船舶柴油机黑色金属磨损状态分类模型研究 | |
| 引用本文： | 赵春华,陈保家,赵新泽,严新平.船舶柴油机黑色金属磨损状态分类模型研究[J].三峡大学学报(自然科学版),2004,26(4):346-349. |
| 作者姓名： | 赵春华 陈保家 赵新泽 严新平 |
| 作者单位： | 1. 三峡大学,机械与材料学院,湖北,宜昌,443002;武汉理工大学,可靠性工程研究所,武汉,430063 2. 三峡大学,机械与材料学院,湖北,宜昌,443002 3. 武汉理工大学,可靠性工程研究所,武汉,430063 |
| 摘 要： | 探讨了将逐步回归分析方法用于船舶柴油机黑色金属磨损状态分类模型的方法和技术．利用已取得的油液监测中黑色金属磨粒数据，首先介绍按多元线性回归方法建立磨损状态分类模型的过程，在此基础上，采用逐步回归分析来改进该模型，以更好能依据其预测黑色金属磨损状态． |
| 关 键 词： | 磨损状态 油液监测 分类模型 磨粒 黑色金属 基础 船舶柴油机 依据 |
| 文章编号： | 1007-7081(2004)04-0346-04 |
| 修稿时间： | 2004年1月10日 |
Research on Classification Model of Ferrous Metal Wear Condition for Diesel Engine |
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| Zhao Chunhua Chen Baojia Zhao Xinze Yan Xinping.Research on Classification Model of Ferrous Metal Wear Condition for Diesel Engine[J].Journal of China Three Gorges University(Natural Sciences),2004,26(4):346-349. | |
| Authors: | Zhao Chunhua Chen Baojia Zhao Xinze Yan Xinping |
| Abstract: | The stepwise regression analysis approach,which is used to classify the wear model of Ferrous metal in ship diesel , is discussed. Using the history Ferrous metal data in oil monitoring , firstly according to the multivariate regression approach to construct the classification model,then using the stepwise regression analysis to improve the model. It will be more helpful to diagnose the wear status. |
| Keywords: | diesel engine multivariate regress stepwise analysis prediction |
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