检索结果-内蒙古大学图书馆

湖南大学学报（自然科学版） 2020年第2期47卷 67-77页

作者：郭力王伟程郭君涛湖南大学机械与运载工程学院湖南长沙410082

实验研究了不同切深下单颗金刚石磨粒分别划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号的频谱和特征值,并对金刚石磨粒划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号建立合适阶次的时间序列自回归滑动平均模型.研究结果表明,随着切深的增大氧化铝的... 详细信息

实验研究了不同切深下单颗金刚石磨粒分别划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号的频谱和特征值,并对金刚石磨粒划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号建立合适阶次的时间序列自回归滑动平均模型.研究结果表明,随着切深的增大氧化铝的划擦声发射信号在0~110 kHz主频段的能量增大,并且声发射信号最大幅值在较高频率;随着切深的增加氧化锆划擦声发射信号在0~100 kHz主频段的能量减少,并且声发射信号最大幅值在较低频率;同时划擦声发射信号特征值会随着切深的增大而增加.合适的自回归滑动平均模型与单颗金刚石磨粒分别划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号有较高的相似度,其特征参数与单颗磨粒切深之间也具有良好的线性关系,说明合适的自回归滑动平均模型能较好地表征单颗金刚石磨粒划擦氧化铝和氧化锆的声发射信号特征,并可实时分析单颗金刚石磨粒划擦陶瓷的深度.

关键词：单颗金刚石磨粒声发射时间序列自回归滑动平均模型工程陶瓷

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基于ARMA模型的低频振荡模式在线辨识技术研究

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电网技术 2010年第11期34卷 48-54页

作者：陈刚段晓张继红何潜吴小辰南方电网技术研究中心广东省广州市510623 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) 重庆市沙坪坝区400030 国家电网重庆电网电力交易中心(重庆市电力公司) 重庆市渝中区400014 重庆电力调度通信中心(重庆市电力公司) 重庆市渝中区400014

为提高电力系统低频振荡实时监测的水平,在讨论基于自回归滑动平均模型(auto-regressive moving-average,ARMA)及广域实测类噪声信号的低频振荡模式辨识方法的基础上,给出了一种基于奇异值分解的ARMA模型定阶方法;提出了在辨识出ARMA模... 详细信息

为提高电力系统低频振荡实时监测的水平,在讨论基于自回归滑动平均模型(auto-regressive moving-average,ARMA)及广域实测类噪声信号的低频振荡模式辨识方法的基础上,给出了一种基于奇异值分解的ARMA模型定阶方法;提出了在辨识出ARMA模型参数之后采用ARMA谱估计以识别低频振荡主导模式;最后结合工程实际提出了基于广域测量系统的低频振荡模式在线辨识框架,主要包括:数据预处理、基于ARMA模型及滑动窗的低频振荡模式参数追踪以及大扰动下动态响应信号的辨识策略等。通过对测试系统时域仿真以及南方电网广域实测所得的类噪声数据进行分析,表明:所述方法可以准确辨识低频振荡的主导模式,特别是对于弱阻尼模式的参数辨识精度较高,具有很高的实用意义。

关键词：自回归滑动平均模型广域测量系统在线辨识低频振荡类噪声信号主导模式

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多跳频信号频率跟踪与二维波达方向实时估计算法

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电子与信息学报 2016年第9期38卷 2377-2384页

作者：张东伟郭英张坤峰齐子森韩立峰尚耀波空军工程大学装备发展与运用研究中心西安710051 空军工程大学信息与导航学院西安710077

为了实时提取跳频(FH)通信参数以及为通信对抗提供所需信息,该文提出一种多跳频信号频率跟踪和2维波达方向实时估计算法。首先建立跳频信号的L型阵列接收数据模型,并推导证明了自回归滑动平均(ARMA)模型对L型阵列数据的适用性,然后采用... 详细信息

为了实时提取跳频(FH)通信参数以及为通信对抗提供所需信息,该文提出一种多跳频信号频率跟踪和2维波达方向实时估计算法。首先建立跳频信号的L型阵列接收数据模型,并推导证明了自回归滑动平均(ARMA)模型对L型阵列数据的适用性,然后采用粒子滤波思想对阵列流型矩阵和频率进行实时估计。再基于频率估计值建立ARMA模型实时检测跳时刻,并结合流型矩阵估计值实现无需参数配对的2维波达方向(2D-DOA)准确估计。新方法通过设计合理的粒子生成以及权值更新方式,使流型矩阵与频率估计值能够迅速收敛至稳定状态。最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：信号处理跳频频率估计波达方向粒子滤波自回归滑动平均模型

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基于AR和ARMA模型的多变量非高斯风压模拟

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振动与冲击 2017年第24期36卷 103-107,123页

作者：李锦华李春祥邓莹蒋磊华东交通大学土木建筑学院南昌330013 上海大学土木工程系上海200444

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程自回归和自回归滑动平均(AR和ARMA)模型模拟算法扩展至多变量非高斯过程的数值模拟。通过AR和ARMA模型系数考虑多变量非高斯过程间的相关性,建立多变量非高斯过程AR和ARMA... 详细信息

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程自回归和自回归滑动平均(AR和ARMA)模型模拟算法扩展至多变量非高斯过程的数值模拟。通过AR和ARMA模型系数考虑多变量非高斯过程间的相关性,建立多变量非高斯过程AR和ARMA模型的模拟算法。多变量非高斯风压的数值模拟表明:AR和ARMA模型算法能有效地模拟低斜度、中斜度和高斜度的多变量非高斯随机过程。

关键词：多变量非高斯随机过程非高斯脉动风压自回归模型自回归滑动平均模型

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产品需求量非平稳时序的ANN-ARMA预测模型

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北京理工大学学报 2007年第3期27卷 277-282页

作者：采峰曾凤章北京理工大学管理与经济学院北京100081

针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法.产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的... 详细信息

针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法.产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的变化趋势;用自回归滑动平均模型拟合随机项,以表示平稳的随机成分.将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值.仿真结果表明,集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型.

关键词：产品需求量非平稳时间序列人工神经网络自回归滑动平均模型

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改进的MEMS陀螺随机噪声自适应Kalman实时滤波方法

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光子学报 2019年第12期48卷 177-185页

作者：傅军韩洪祥海军工程大学电气工程学院

针对微机电系统陀螺易受环境影响和稳定性能较差,导致建立的随机漂移模型参数和随机噪声统计特性变化的问题,提出了一种改进的指数渐消记忆自适应Kalman实时滤波方法.通过分析实测数据确定随机漂移自回归滑动平均模型阶数,在此基础上利... 详细信息

针对微机电系统陀螺易受环境影响和稳定性能较差,导致建立的随机漂移模型参数和随机噪声统计特性变化的问题,提出了一种改进的指数渐消记忆自适应Kalman实时滤波方法.通过分析实测数据确定随机漂移自回归滑动平均模型阶数,在此基础上利用递推最小二乘法对模型参数进行实时更新.根据陀螺噪声参数特点,提出了基于渐消记忆因子的Allan方差分析法和Sage-Husa自适应滤波算法同时对Q和R进行参数估计的实时滤波方法,避免了系统状态估计和量测噪声参数估计的相互耦合和制约.实验结果表明:相比标准Kalman滤波补偿方法及传统的固定Q阵只对R阵做自适应估计的滤波方法,本文方法能够更加有效地对MEMS陀螺随机漂移误差进行实时补偿,具有较好的适应性和稳定性.

关键词： MEMS陀螺自回归滑动平均模型自适应滤波随机漂移传感器技术

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基于随机矩阵理论的低压配电网边–云协同故障检测方法

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中国电机工程学报 2022年第1期42卷 25-36页

作者：李碧桓李知艺鞠平浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

快速、准确的故障检测能有效提升配电网安全运行水平。考虑到传统矩阵算法容错性差、智能优化算法复杂度高,该文基于随机矩阵理论提出一种数据驱动、边–云协同的低压配电网故障检测方法。当配电网发生故障时,边缘物联终端首先对量测时... 详细信息

快速、准确的故障检测能有效提升配电网安全运行水平。考虑到传统矩阵算法容错性差、智能优化算法复杂度高,该文基于随机矩阵理论提出一种数据驱动、边–云协同的低压配电网故障检测方法。当配电网发生故障时,边缘物联终端首先对量测时间序列进行考虑时滞相关性的分布式诊断分析并解析上传数据需求,随后区域主站对上传数据进行集中式的高维随机矩阵分析并深入挖掘故障的时空特征。基于IEEE低压馈线测试系统的仿真实验进一步验证了该文方法的独特优势。算例结果表明,该文方法通用性强,只需依靠配电网量测数据,而无需详细的配电网物理结构信息;同时,该文方法鲁棒性强,对量测缺失、数据异常等情况具有一定的免疫效果。

关键词：故障检测随机矩阵自回归滑动平均模型边–云协同配电网

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基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法

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电网技术 2005年第9期29卷 50-55页

作者：周明聂艳丽李庚银倪以信华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室河北省保定市071003 香港大学电机与电子工程系

电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期。作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上... 详细信息

电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期。作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果。为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的。

关键词：小波分析预测方法短期自回归滑动平均模型 ARIMA模型预测结果电力市场周期波动电价预测平均方法信号分解小波分解随机序列序列预测对比分析预测精度周期性同频率积式概貌时段平稳构作

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木材干燥微波-真空木材干燥过程ARMA模型建立及其控制器仿真

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电机与控制学报 2011年第9期15卷 86-91页

作者：孙丽萍曹军李志辉东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规... 详细信息

结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规PID控制和fuzzy-PID自整定控制进行仿真,通过分析与比较得到:fuzzy-PID自整定控制器的阶跃响应曲线具有上升快,稳态性能好,过渡过程时间短,超调量小的优点,控制特性满足系统的要求。能够提高木材干燥过程的控制水平,有效地保证木材干燥质量和降低能源消耗。

关键词：自回归滑动平均模型木材微波-真空干燥模糊推理 fuzzy-PID自整定

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基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测

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电力系统自动化 2013年第3期37卷 54-57页

作者：牛东晓魏亚楠华北电力大学经济与管理学院北京市102206

提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模... 详细信息

提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。

关键词：负荷预测组合预测自回归滑动平均模型广义自回归条件异方差模型人工神经网络支持向量机模糊神经网络相似日

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