摘要：研究自回歸差分移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)在燃氣調壓器故障診斷及預警方面的應用,為預測燃氣調壓器出口壓力提供理論依據。介紹自回歸模型、移動平均模型和自回歸移動平均模型,根據這3種模型建立自回歸差分移動平均模型,步驟為數據的平穩化處理,識別模型種類后建立模型、檢驗模型,應用檢驗通過后的模型預測出口壓力。利用北京某燃氣公司2018年11月至2019年1月期間中低壓燃氣調壓站監測的歷史故障數據,針對喘振、用氣高峰壓力低、用氣低峰壓力高這3種典型故障狀態,使用IBM SPSS Statistics V21.0軟件建立了ARIMA模型,對燃氣調壓器出口壓力進行預測,效果良好。根據ARIMA模型建立了一種燃氣調壓器故障智能診斷系統。結果表明,應用ARIMA模型對燃氣調壓器進行故障診斷具有可靠性,模型能夠準確描述燃氣調壓器發生故障時出口壓力隨時間的變化;ARIMA模型能夠在短期內對調壓器出口壓力進行預測,具有建模簡單和預測準確的優點;基于ARIMA模型建立的燃氣調壓器故障智能診斷系統,可以在短期內對故障做出判斷并預警。