10.3969/j.issn.1000-3932.2011.07.019
基于时间序列ARMA模型的振动故障预测
运用自回归滑动平均(ARMA)模型和聚类分析方法确定参考样本和故障样本的特征向量,通过特征向量的距离识别故障类型.根据汽轮机典型故障构造模拟信号,建立其ARMA预测模型,通过聚类分析得出标准信号及待测信号的特征向量.经验证,基于ARMA预测模型和聚类分析的方法能够正确识别故障类型.
汽轮机、故障、ARMA模型、时间序列、聚类分析
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TP306<'+>.3(计算技术、计算机技术)
2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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