时间序列预测模型在压缩机零件测试中的运用

被引:2
作者
王彬
机构
[1] 南京大学计算机科学与技术系
关键词
时间序列; ARMA模型; 预测; 参数识别; 系统辨识;
D O I
暂无
中图分类号
TH45 [压缩机、压气机];
学科分类号
摘要
压缩机零件在使用时会随时间的变化发生变形,对于压缩机的性能会有很大的影响,因此在零件进行材料选择和几何尺寸设计时,对相关零件变形的检测和预报是至关重要的。介绍了时间序列分析的基本理论及其预测建模的方法;采用参数识别方法,结合压缩机消音板发生变形的动态数据,建立该压缩机零件变形的时序预测模型,对相关零件变形进行了监测和预报,具有很强的实际运用价值。
引用
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页码:228 / 230+237 +237
页数:4
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