ARMA模型仿真改进及灰色理论的故障预测

最新推荐文章于 2024-12-21 20:53:26 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-21 20:53:26 发布 · 1.6k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了ARMA模型的仿真改进方法，包括构建ARMAV模型、获取电压灵敏度等，并讨论了灰色理论在故障预测中的应用，如处理GM模型的适用性和累积法的病态性等问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

ARMA模型仿真改进:

①　改变单变量ARMA模型，建立ARMAV模型

②　改变故障特征值，获取电压灵敏度

③　改变变量因素，分析温度变化

④　电阻容差条件下的故障预测

 


灰色理论的故障预测:

1. 如何处理GM在故障预测中的适用性

2. 如何解决累积法GM的病态性

3. 如何保证GM的预测精度

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

deco1515
关注
【ARMA故障预测】ARMA故障预测【含Matlab源码 2432期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-17 225
ARMA故障预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【ARMA故障预测】基于matlab ARMA故障预测【含Matlab源码 2432期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-17 971
ARMA故障预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
基于机器学习的故障预测与健康管理（PHM）方法研究
11-12
基于机器学习的故障预测与健康管理（PHM）方法研究
基于日志的交换机故障预测
HULK一线技术杂谈
01-30 2184
女主宣言在当今Web服务数据中心网络中，网络设备的故障已经逐渐成为日常发生的事件。对于故障发生后如何处理，之前已经提出了很多的研究。不幸的是，数据中心部署的互联网服务的性能依然受到影响。本文介绍的是NetMan实验室发表在SIGMETRICS2018的一篇文章《PreFix: Switch Failure Prediction in Datacenter Networks》，文章采用了一种不同的方
设备故障预测
weixin_36873225的博客
08-17 1257
通过将设备运行数据转换为频域信号，可以提取出设备的故障特征，并将其作为输入特征用于机器学习或深度学习模型中进行训练和预测。设备故障预测是一个复杂的问题，需要结合多种因素进行分析。使用汉宁窗傅里叶变换可以对设备运行数据进行频谱分析，从而提取出设备的故障特征。基于时间序列的故障预测：通过对设备运行数据进行时间序列分析，识别出故障模式并预测未来的故障。基于深度学习的故障预测：通过深度神经网络对设备运行数据进行学习，从而预测未来的故障。基于机器学习的故障预测：通过训练一个分类器，使用历史数据来预测未来的故障。
GM模型实战：灰色系统理论预测工具深入剖析
[GM模型实战：灰色系统理论预测工具深入剖析](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/eb7f7657e4208d70f4592cf9f6a45d5ef088fbf1.jpg@960w_540h_1c.webp) # 摘要 灰色系统理论作为处理不确定性和不完全信息的有力工具，...
MATLAB实现ARMA和GM模型，附使用说明与仿真咨询
资源摘要信息:"本资源包是基于MATLAB软件平台，实现自回归移动平均(ARMA)模型和灰色模型(GM)的代码集合，这些模型的实现依据某篇论文中的理论及方法进行了编程，复现了论文中的结果，便于用户参考和使用。...
【房价预测】基于matlab GM模型房价预测【含Matlab源码 346期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-20 2270
GM模型房价预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【PM2.5预测】基于matlab灰色模型PM2.5预测【含Matlab源码 499期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-12 2131
灰色模型PM2.5预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【PM2.5预测】积分匹配的灵活灰色傅立叶模型预报海洋PM2.5【含Matlab源码 9911期】
最新发布
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
12-21 61
积分匹配的灵活灰色傅立叶模型预报海洋PM2.5 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于数据驱动的故障预测模型
12-29
为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题，提高故障预测精度，提出了一种通用的故障预测模 型和框架。总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状，研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程，将 融合单元的概念应用到故障预测领域，用以描述预测过程中设备状态的数据变化，建立了基于数据驱动的故障预测模型， 从而得到了一种统一的故障预测框架，为基于数据驱动的故障预测研究提供借鉴。
DataCastle轴承故障预测数据集
10-30
DataCastle轴承故障预测数据集，可供下载使用的有2个文件： 1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。 2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。 总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。
基于不确定性的故障预测方法综述
01-14
故障预测是实现视情维修策略的基础. 不确定性问题在故障预测中普遍存在, 对此, 总结了基于不确定性的故障预测方法的关键问题, 并以不确定性属性的特点将现有故障预测方法分为基于随机性、模糊性、灰性及混合不确定性等4 类. 综述了各类方法的研究现状与不足, 并展望了基于不确定性的故障预测方法的发展趋势, 探讨了基于区间不确定性的故障预测方法的可行性.
深度学习在设备故障预测与健康管理中的应用.pdf
03-14
在智能制造背景下， 大数据驱动的设备故障预测与健康管理日益受到各界重视。深度学习能够在层次结构的特征提取过程中发现更多的隐藏知识， 在领域自适应方面具有良好的数据适应性， 近年来逐渐成为设备故障预测与健康管理的研究热点， 并在设备故障诊断和预测中得到了广泛的应用。通过系统回顾近年来深度学习在设备故障预测与健康管理中应用， 总结、分类和解释关于这一热点主题的主要文献， 讨论了各种体系结构和相关理论。在此基础上， 阐述了深度学习在设备故障诊断和预测方面所取得的主要成果、面临的挑战、以及未来的发展趋势， 为设备故障预测与健康管理领域选择、设计或实现深度学习架构， 提供明确的方向。
"基于ARMA预测模型的电路故障研究"小结
deco1515的专栏
09-08 2132
<br />使用Eviews5.0对leapfrog电路正常状态下的data11序列建立ARMA模型，完成data11的电压值预测，初步完成小论文《基于ARMA预测模型的电路故障研究》。现总结如下：<br />1）仿真数据。论文中的数据截取了一个周期内的60个数据，构成的序列没有周期性，因而仿真的结果还算理想。如果序列包含的数据大于一个周期，具有周期项呢？论文中的数据恰好处于上升阶段，如果是凹型或凸型呢？<br />2）Eviews5.0的动态预测结果呈斜线，why？<br />3）论文的“三段式”文体。理
故障预测基本概念
热门推荐
qq_37912507的博客
11-28 1万+
故障预测基本概念 本文用于记录学习过程中的点点滴滴，小白一枚，如有错误请不吝指出。 最近阅读了一些故障预测相关的文章，对于故障预测有了一些基本概念上的理解，在此进行分享： 在20世纪60年代之前，公司的维护主要采取故障发生之后进行维护的方法，这种称为纠正的维护已经被预测故障机制进行了修正，即在故障发生之前进行的维护。 这两种维护 - 纠正和预防 - 呈现下面描述的某些变化。下图显示了它们的全局结...
机器故障预测：未来24小时的决胜时刻！！！
斯人若彩虹，遇上方知有！
09-14 1748
预测机器故障是保证生产安全和效率的重要任务。随着人工智能和大数据技术的快速发展，利用这些技术进行机器故障预测已经成为一种趋势。本文将探讨如何利用机器学习算法和实时监控数据来预测未来24小时内可能发生的机器故障，并提出了一种基于深度学习的故障预测模型。该模型能够自动检测和分析各种机器参数和传感器数据，识别出异常模式并预测机器故障的发生。通过实时监测和快速响应，这种故障预测模型能够帮助企业及时发现和解决机器故障，提高生产效率和安全性。
机械设备故障预测（Python代码实现）
weixin_66436111的博客
11-08 4470
制造业是国民经济的主体，近十年来，嫦娥探月、祝融探火、北斗组网，一大批重大标志性创新成果引领中国制造业不断攀上新高度。作为制造业的核心，机械设备在工业生产的各个环节都扮演着不可或缺的重要角色。但是，在机械设备运转过程中会产生不可避免的磨损、老化等问题，随着损耗的增加，会导致各种故障的发生，影响生产质量和效率。实际生产中，若能根据机械设备的使用情况，提前预测潜在的故障风险，精准地进行检修维护，维持机械设备稳定运转，不但能够确保整体工业环境运行具备稳定性，也能切实帮助企业提高经济效益。
基于Box-Cox变换的改进ARMA模型的MATLAB实现
chenwei的博客
03-19 3671
前言： 第一次听说Box-Cox变换，发现原来这玩意这么厉害，值得写一写记录一下。 以下内容参考了栗然等人写的论文《基于Box-Cox变换的风电场短期风速预测模型》 1 问题背景 风力发电是解决当前突出的能源和环境问题的有效手段，因而得到了普遍重视和大规模开发利用，是目前世界上增长速度最快的能源开发形式。尤其近十几年来其发电成本大幅下降，已具备与传统常规电源竞争的潜力。 目前，国内外对于风力发电的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值