Não linear auto regressivo móvel média com exógenos de entrada

Um híbrido do modelo autorregressivo não-linear com entrada exógena e modelo de média movente autorregressivo para a previsão a longo prazo do estado da máquina. Thong Pham. Van Tung Tran. School da engenharia mecânica, universidade nacional de Pukyong, San 100, Yongdang-dong, Nam-gu, Busan 608-739, Coréia do Sul. Disponível on-line em 15 de outubro de 2009. Este artigo apresenta uma melhoria do híbrido de autorregressão não-linear com entrada exógena modelo NARX e auto-regressivo modelo ARMA média móvel para a longo prazo máquina de previsão do estado baseado em dados vibração Neste estudo, Os dados de vibração são considerados como uma combinação de dois componentes que são dados deterministas e erro. O componente determinístico pode descrever o índice de degradação da máquina, enquanto o componente de erro pode representar o aparecimento de partes incertas. Para obter os resultados da previsão em que o modelo de rede NARX que é adequado para emissão não-linear é usado para forec Ast o componente determinístico eo modelo ARMA são usados ​​para prever o componente de erro devido à capacidade apropriada na predição linear Os resultados de previsão final são a soma dos resultados obtidos a partir desses modelos únicos O desempenho do modelo NARX ARMA é então avaliado usando os dados De compressor de baixo teor de metano adquirido a partir da rotina de monitoramento de condições Para corroborar os avanços do método proposto, também é realizado um estudo comparativo dos resultados de previsão obtidos a partir do modelo NARX ARMA e modelos tradicionais. Os resultados comparativos mostram que o modelo NARX ARMA é excelente e Poderia ser usado como uma potencial ferramenta para máquina de previsão do estado. Média móvel agressiva ARMA. Nonlinear autorregressivo com entrada exógena NARX. Previsão de longo prazo. Previsão do estado da máquina. Fig 1 Fig 2 Fig 3 Fig 4.Table 1 Fig 5 Fig 6 Fig 7 Fig 8 Fig 9 Fig 10.Tabela 2 Fig 11 Fig 12.Tabela 3 Fig 13 Fig 14.Corresponding autor Tel 82 51 629 6152 fax 82 51 629 6150.Nonlinear Dinâmica de estruturas de foreshock Aplicação da média móvel autorregressiva não-linear com modelo de entradas exógenas para dados de Cluster. Balikhin, MALJC Woolliscroft HS Alleyne M Dunlop e MA Gedalin 1997, Determinação da dispersão de ondas, com base em características cospectral de turbulência Aplicação ao estudo de plasma Ondas na jusante do choque quase perpendicular Ann Geophys 15 143 151.Web of Science Times Citado 20. 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Departamento de Engenharia, Faculdade de Engenharia e Ciência, Universidade de Agder, PO Box 509, N-4898 Grimstad, Noruega. Disponível on-line 6 abril 2017.Vehicle crash test é o a maioria Método direto e comum para avaliar a resistência ao impacto do veículo A inspeção visual e as medições obtidas, como a aceleração do carro, são usadas, por exemplo, para examinar a gravidade do impacto de um ocupante ou para avaliar a segurança geral do carro No entanto, essas experiências são complexas, demoradas e caras. Propõem um método para reproduzir a cinemática do carro durante uma colisão usando o modelo NAR autorregressivo não linear cujos parâmetros são estimados pelo uso do modelo NAR de rede neural feedforward apresentado neste estudo é derivado do mais geral um autorregressivo não linear com média móvel NARMA Adequação de sistemas autorregressivos para A modelagem baseada em dados foi confirmada pela aplicação de redes neurais com um modelo NAR para medidas de dados experimentais da aceleração do veículo durante um teste de colisão Este modelo permite prever as respostas cinemáticas aceleração, velocidade e deslocamento de um dado carro durante uma colisão. Vantagem desta abordagem é que essas parcelas podem ser obtidas Sem ensino adicional de uma rede. Modelagem baseada em dados. Modelo autorregressivo não linear. Feedforward rede neural. Vehicle crash. Table 1 Fig 3 Fig 4 Fig 5 Fig 6.Table 2 Fig 7.Table 3 Fig 8 Fig 9 Fig 10 Fig 11 Fig 12.Tabela 4 Fig. 13 Fig. 14 Fig. 15 Fig. 16 Fig. 17 Fig. 18 Fig. 19 Fig. 20.