【摘 要】
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在80组齿轮箱磨损试验数据基础上,以磨损严重度指数为参数,分析了磨损过程的非平稳性,并采用自回归-求和-滑动平均时间序列(ARIMA)模型对这个过程进行了趋势分析.通过差分算
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在80组齿轮箱磨损试验数据基础上,以磨损严重度指数为参数,分析了磨损过程的非平稳性,并采用自回归-求和-滑动平均时间序列(ARIMA)模型对这个过程进行了趋势分析.通过差分算子和标准化的处理,将试验数据序列进行了平稳化处理,推导出描述非平稳磨损过程的ARIMA(4,1,1)模型的具体结构.结合齿轮磨损试验和Hodrick-Prescott滤子方法分析,发现这种算法的趋势分析精度比以前使用的算法提高了9.8%,而且实时性好,适合在线铁谱仪现场运行使用.
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