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ARMA-GM combined forewarning model for the quality control
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作者 WangXingyuan YangXu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期224-227,共4页
Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality cata... Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality catastrophes. Then a combined forewarning system for the quality of products is established, which contains three models, judgment rules and forewarning state illustration. Finally with an example of the practical production, this modeling system is proved fairly effective. 展开更多
关键词 auto-regressive moving average model (ARMA) grey system model (GM) combined forewarning model quality control.
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过程均值偏移随机的EWMA控制图优化设计 被引量:8
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作者 朱海平 尹惠 +1 位作者 邓宇浩 黄丹 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2820-2825,共6页
针对过程均值偏移随机的情况,提出一种统计经济最优的指数加权移动平均控制图优化设计方法。该方法将过程受控、失控未检出、失控被检出并进行恢复这三个阶段定义为一个周期,分析了三个阶段的平均时长及质量成本构成,通过计算产品质量... 针对过程均值偏移随机的情况,提出一种统计经济最优的指数加权移动平均控制图优化设计方法。该方法将过程受控、失控未检出、失控被检出并进行恢复这三个阶段定义为一个周期,分析了三个阶段的平均时长及质量成本构成,通过计算产品质量特性超出规格界限的概率量化缺陷产品所造成的质量损失,以单位时间内期望成本最小为目标建立指数加权移动平均控制图优化模型并设计了遗传算法,优化了样本容量、采样间隔、平滑界限和控制界限等参数。通过与休哈特均值控制图、传统指数加权移动平均控制图等进行对比验证了该模型的优越性。 展开更多
关键词 统计过程控制 指数加权移动平均控制图 优化模型 质量损失 过程均值偏移
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考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型 被引量:11
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作者 楼俊钢 江建慧 靳昂 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1263-1271,共9页
软件可靠性分析是根据软件失效数据等信息,通过合理建模来对软件可靠性进行预计和评价.现有的基于随机过程的可靠性模型一般采用均值过程来描述软件失效数据,然而,软件失效数据的模型化实质上应该是使其成为某个随机过程的一个样本轨迹... 软件可靠性分析是根据软件失效数据等信息,通过合理建模来对软件可靠性进行预计和评价.现有的基于随机过程的可靠性模型一般采用均值过程来描述软件失效数据,然而,软件失效数据的模型化实质上应该是使其成为某个随机过程的一个样本轨迹.文中建立了考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型,用NHPP过程表示失效过程均值函数的变化趋势,ARMA过程表示实际失效过程对均值过程的偏差序列.在两组公开发表的真实数据集上对模型的实验表明,新模型较之一些广泛使用的NHPP软件可靠性模型在拟合能力及适用性上有明显的提高,并且保持了较好的预测能力. 展开更多
关键词 软件可靠性模型 样本轨迹 非齐次泊松过程模型 随机过程 自回归滑动平均过程
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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 被引量:6
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作者 张东伟 郭英 +3 位作者 张坤峰 齐子森 韩立峰 尚耀波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2377-2384,共8页
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... 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。 展开更多
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ARMA模型模拟高架桥的脉动风速时程 被引量:14
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作者 李春祥 谈雅雅 李锦华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期46-51,59,共7页
强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一。风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据。尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性,也能更直观地反映... 强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一。风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据。尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性,也能更直观地反映高架桥风致振动控制的有效性。因此,使用线性滤波法即白噪声滤波法(WNFM)中的自回归滑动平均(ARMA)模型模拟高架桥的脉动风速时程。首先,考虑高架桥脉动风速的时间和空间相关性,导出自回归(AR)模型阶数与滑动回归(MA)模型阶数不相等时ARMA模型的表达式。接着,基于Kaimal风速谱,使用ARMA模型来模拟一座实际高架桥的脉动风速时程。最后,通过比较模拟风速功率谱、自相关和互相关函数与目标风速功率谱、自相关和互相关函数的吻合程度,验证基于ARMA模型模拟高架桥脉动风速时程的可行性。 展开更多
关键词 高架桥 风荷载 风速时程 自回归滑动平均模型 随机过程 数值模拟
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基于自回归滑动平均模型和粒子群算法的地震子波提取 被引量:7
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作者 戴永寿 牛慧 +1 位作者 彭星 王少水 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期47-50,57,共5页
基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基... 基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基本粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,同时提高算法寻优精度和计算效率。仿真数据试验结果验证了改进的粒子群算法在地震子波提取方法中的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 地震数据处理 自回归滑动平均模型 地震子波 系统辨识 累积量拟合 粒子群算法
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ARMA模型在雷达动态测量精度分析中的应用 被引量:4
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作者 唐明刚 祁敏 +1 位作者 王大军 王宝军 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第5期77-81,共5页
针对雷达动态测量精度分析难题,分析了动态测量机理与特征,将随机过程理论应用于动态测试建模与精度分析。结合某型雷达验收试验,建立了基于自回归滑动平均过程(ARMA)的雷达动态测试模型,基于实测数据开展了模型平稳性检验、模型识别、... 针对雷达动态测量精度分析难题,分析了动态测量机理与特征,将随机过程理论应用于动态测试建模与精度分析。结合某型雷达验收试验,建立了基于自回归滑动平均过程(ARMA)的雷达动态测试模型,基于实测数据开展了模型平稳性检验、模型识别、模型定阶、参数估计、模型检验等建模工作,完成了某型雷达动态测量精度分析。实际应用结果表明:文中提出的方法符合动态测试规律,在雷达精度分析、提高测量精度等方面发挥了作用。 展开更多
关键词 雷达 动态测试 自回归滑动平均过程模型 精度分析
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设备故障评估新指标及基于ARMA的预测系统 被引量:7
8
作者 李波 赵洁 郭晋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期98-101,共4页
设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模。针对此问题,提出一种设备故障评估指标——设备不可用度... 设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模。针对此问题,提出一种设备故障评估指标——设备不可用度,将设备故障停机时间转换为设备不可用度,通过异常点替代和数据平稳化等两种数据预处理,建立零均值平稳随机序列进行ARMA建模,并把预测结果转换为设备在一定时间内的故障发生概率。在某半导体芯片封装测试工厂的试验结果表明该方法能以70%的精度预测设备状态,在一个班(12 h)里设备不可用度平均降低2.62%,设备故障停机时间平均减少14.8 min。 展开更多
关键词 故障评估指标 数据处理 故障预测 自回归移动平均模型
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基于AR和ARMA模型的多变量非高斯风压模拟 被引量:3
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作者 李锦华 李春祥 +1 位作者 邓莹 蒋磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第24期103-107,123,共6页
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... 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。 展开更多
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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分数低阶时频滑动平均模型参数估计 被引量:2
10
作者 汪海滨 龙俊波 查代奉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期178-182,共5页
针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均(TFMA)模型算法的退化,引入分数低阶统计量共变,提出了一种改进的分数低阶时频时频滑动平均(FLO-TFMA)模型算法。推导了FLO-TFMA模型的参数求解过程,给出了基于FLO-TFMA模型的时频谱... 针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均(TFMA)模型算法的退化,引入分数低阶统计量共变,提出了一种改进的分数低阶时频时频滑动平均(FLO-TFMA)模型算法。推导了FLO-TFMA模型的参数求解过程,给出了基于FLO-TFMA模型的时频谱估计。通过在稳定分布环境下对TFMA模型算法和所提出的FLO-TFMA模型算法的参数估计均方误差(MSE)比较和时频谱估计比较,仿真结果表明,FLO-TFMA模型算法的参数估计精度优于TFMA模型算法,TFMA模型时频谱估计完全失效,而FLO-TFMA模型时频谱算法能较好地进行时频谱估计。 展开更多
关键词 稳定分布 分数低阶统计量 滑动平均模型 非平稳过程 时频谱估计
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面向自相关过程的改进ARMAST控制图与Grubbs调和规则的集成 被引量:1
11
作者 张锐 杜世昌 +3 位作者 奚立峰 任斐 梁鑫光 刘维红 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期151-159,共9页
为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针... 为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针对稳态自回归滑动平均控制图在高阶自回归滑动平均过程下难以求解稳态方差的问题,建立了通用的任意阶平稳自回归过程下稳态方差的求解方法,使其适用范围更广;针对稳态自回归滑动平均控制图的参数设计方法效率较低,提出了基于条件概率的参数设计方法,使其监控效率更好。当控制图预警后,采用Grubbs调和规则对生产过程进行调整。通过仿真实验和实例研究验证了改进的参数设计方法和集成方法的有效性。 展开更多
关键词 稳态自回归滑动平均控制图 AR(P)模型 状态空间模型 稳态卡尔曼滤波器 Grubbs调和规则 自相
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估计MA参数的多维强Gevers-Wouters算法及其在构造ARMA新息模型中的应用 被引量:1
12
作者 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期737-740,共4页
提出了用多维Gevers Wouters(G W)算法得到稳定的滑动平均 (MA)过程的一个频域充分条件 ,并给出了在构造ARMA新息模型中的应用 ,给出了保证ARMA新息模型的MA多项式矩阵稳定的一个时域充分条件 .仿真结果表明 ,多维G W算法具有快速收敛... 提出了用多维Gevers Wouters(G W)算法得到稳定的滑动平均 (MA)过程的一个频域充分条件 ,并给出了在构造ARMA新息模型中的应用 ,给出了保证ARMA新息模型的MA多项式矩阵稳定的一个时域充分条件 .仿真结果表明 ,多维G W算法具有快速收敛的性质 . 展开更多
关键词 滑动平衡 参数估计 ARMA新息模型 多维强Gevers-Wouters算法
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色噪声下的延时二阶预处理MUSIC算法
13
作者 初萍 张金凤 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期571-577,共7页
为抑制色噪声对多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计性能的影响,提出利用延时相关消除色噪声的二阶预处理方法.以L阶滑动平均(moving average,MA)模型为色噪声模型,利用大于L阶的延时相关函数为0的特点去除背景... 为抑制色噪声对多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计性能的影响,提出利用延时相关消除色噪声的二阶预处理方法.以L阶滑动平均(moving average,MA)模型为色噪声模型,利用大于L阶的延时相关函数为0的特点去除背景色噪声.为增加对多个入射信号成功分辨的概率,基于信号子空间估计稳健的特点,构造基于信号子空间加权的谱函数.提出的新算法无阵列孔径损失,不增加运算复杂度,因此,在色噪声背景下的实时波达方向(direction of arrival,DOA)估计中有较好应用价值.仿真实验表明,所提方法可有效抑制色噪声,在同样的估计条件下,该算法表现出较好的估计性能,且不增加计算量. 展开更多
关键词 雷达工程 阵列信号处理 波达方向估计 色噪声 滑动平均模型 延时相关
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A data-driven method to predict future bottlenecks in a remanufacturing system with multi-variant uncertainties 被引量:2
14
作者 XUE Zheng LI Tao +2 位作者 PENG Shi-tong ZHANG Chao-yong ZHANG Hong-chao 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第1期129-145,共17页
The remanufacturing system is remolding the manufacturing industry by bringing scrapped products back to such a condition that reintegrated performance is just as good as new.The remanufacturing environment is feature... The remanufacturing system is remolding the manufacturing industry by bringing scrapped products back to such a condition that reintegrated performance is just as good as new.The remanufacturing environment is featured by a far deeper level of uncertainty than new manufacturing,such as probabilistic routing files,and highly variable processing time.The stochastic disturbances result in the production bottlenecks,which constrain the productivity of the job shop.The uncertainties in the remanufacturing process cause the bottlenecks to shift when the workshop is processing.Considering this outstanding problem,many researchers try to optimize the production process to mitigate dynamic bottlenecks toward a balanced state.This paper proposes a data-driven method to predict bottlenecks in the remanufacturing system with multi-variant uncertainties.Firstly,discrete event simulation technology is applied to establish a simulation model of the remanufacturing production line and calculate the bottleneck index to identify bottlenecks.Secondly,a data-driven method,auto-regressive moving average(ARMA)model is employed to predict the bottlenecks in the system based on real-time data captured by the Arena software.Finally,the proposed prediction method is verified on real data from the automobile engine remanufacturing production line. 展开更多
关键词 bottleneck identification dynamic bottleneck remanufacturing system auto-regressive moving average model
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