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为提高AR模型的趋势预测精度,结合AR模型和卡尔曼滤波方法,提出了一种新的机械设备状态趋势预测方法。该方法利用AR模型作为预测器,以卡尔曼滤波方法作为实时修正器,进行趋势预测。实验结果表明,该方法能有效地对机械设备的运行状态趋势进行预测,明显提高了预测准确度。
基于AR-Kalman的机械设备状态趋势预测方法研究
【摘 要】
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为提高AR模型的趋势预测精度,结合AR模型和卡尔曼滤波方法,提出了一种新的机械设备状态趋势预测方法。该方法利用AR模型作为预测器,以卡尔曼滤波方法作为实时修正器,进行趋势
【机 构】
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郑州大学振动工程研究所
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2014年12期
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点项目指导计划（13B603970.0）, 河南省高等学校精密制造技术与工程重点学科开放实验室开放基金资助项目（PMTE201302A）
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