Autoregressiv Beweglich Durchschnittlich Exogen

ARMAX-Modellierung ARMAX ist im Wesentlichen ein lineares Regressionsmodell, das ein ARMA-i-Typ-Modell für Residuen verwendet. Die Eingangszeitreihen und die exogenen Variablen müssen entweder alle stationär oder kointegriert sein. Der ARMAX Model Wizard in NumXL automatisiert die Modellierungsschritte: Ermitteln von Anfangsparametern, Parametervalidierung, Güteprüfung und Restdiagnose. Um diese Funktionalität zu verwenden, wählen Sie eine leere Zelle in Ihrem Arbeitsblatt aus und wählen / wählen das ARMAX-Symbol auf der Symbolleiste (oder dem Menüpunkt): Der NumXL ARMAX Model Wizard erscheint. Standardmäßig ist die Ausgabe so eingestellt, dass sie die aktiven Zellen in Ihrem Arbeitsblatt verweist. Als nächstes wählen oder zeigen Sie auf den Zellenbereich, in dem Sie die Eingabe (abhängige) Datenprobe und die exogenen (erklärenden / unabhängigen) Variablen in Ihrem Arbeitsblatt speichern. Sobald Sie die Eingabedaten ausgewählt haben, sind die Registerkarten Modell und Optionen aktiviert. Klicken Sie nun auf die Registerkarte Modell. Bei ARMAX halten wir das Kontrollkästchen "Saison" unkontrolliert und setzen den nicht-saisonalen Integrationsordner auf Null (Standard). Wählen Sie die entsprechende Reihenfolge des autoregressiven (AR) Komponentenmodells und der Reihenfolge des gleitenden Durchschnittskomponentenmodells aus. Klicken Sie nun auf die Registerkarte Optionen. Auf dieser Registerkarte können wir den Modell-Assistenten anweisen, ob Güte - und Restdiagnosetabellen erzeugt werden sollen. Wir können auch bestimmen, wie die Werte der Modellparameter initialisiert werden sollen, entweder mit einer schnellen Vermutung oder mit kalibrierten optimalen Werten. Hinweis: Standardmäßig generiert der Modell-Assistent eine schnelle Vermutung der Werte der Modellparameter, aber der Benutzer kann kalibrierte Werte für die Modellkoeffizienten erzeugen. Nach Abschluss gibt die ARMAX-Modellierungsfunktion die ausgewählten Modellparameter und ausgewählte Tests / Berechnungen an der vorgesehenen Position des Arbeitsblatts aus. Der ARMAX-Assistent fügt Excel-Typ von Kommentaren (rote Pfeilköpfe) den Beschriftungszellen hinzu, um sie zu beschreiben. Hybrid des nichtlinearen autoregressiven Modells mit exogenem Eingang und autoregressivem gleitendem Durchschnittsmodell für die langfristige Maschinenzustandsvorhersage Dieses Papier stellt eine Verbesserung des Hybrids dar Des nichtlinearen autoregressiven Modells mit exogenem Eingangs - (NARX) - Modell und einem autoregressiven Moving Average-Modell (ARMA-Modell) für eine langfristige Maschinenzustandsvorhersage basierend auf Vibrationsdaten. In dieser Studie werden Schwingungsdaten als eine Kombination von zwei Komponenten betrachtet, die deterministische Daten und Fehler sind. Die deterministische Komponente kann den Degradationsindex der Maschine beschreiben, während die Fehlerkomponente das Auftreten unsicherer Teile darstellen kann. Ein verbessertes Hybrid-Prognosemodell, nämlich das NARXndashARMA-Modell, wird durchgeführt, um die Prognoseergebnisse zu erhalten, in denen ein NARX-Netzmodell, das für ein nichtlineares Problem geeignet ist, zur Prognose der deterministischen Komponente und des ARMA-Modells verwendet wird, um die Fehlerkomponente aufgrund geeigneter Fähigkeiten vorherzusagen In der linearen Vorhersage. Die endgültigen Prognoseergebnisse sind die Summe der Ergebnisse dieser einzelnen Modelle. Die Leistung des NARXndashARMA-Modells wird dann unter Verwendung der Daten des Niedrig-Methan-Kompressors ausgewertet, die von der Zustandsüberwachungsroutine erhalten werden. Um die Fortschritte der vorgeschlagenen Methode zu bestätigen, wird eine vergleichende Untersuchung der Prognoseergebnisse des NARXndashARMA-Modells und der traditionellen Modelle durchgeführt. Die Vergleichsergebnisse zeigen, dass das NARXndashARMA-Modell hervorragend ist und als potentielles Werkzeug zur Maschinenzustandsprognose eingesetzt werden kann. Autoregressiver gleitender Durchschnitt (ARMA) Nichtlineare autoregressive mit exogenem Eingang (NARX) Langfristige Vorhersage Maschinenzustandsvorhersage Entsprechender Autor. Tel. 82 51 629 6152 Fax: 82 51 629 6150. Copyright 2009 Elsevier Ltd. Alle Rechte vorbehalten. Cookies werden von dieser Website verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Cookieseite. Copyright 2016 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V.