350 руб
Журнал «Радиотехника» №9 за 2016 г.
Статья в номере:
Прогнозирование динамики объекта с использованием авторегрессионных моделей на цилиндре
Ключевые слова: авторегрессионная модель на цилиндре временной ряд квазипериодичность прогнозирование технический объект
Авторы:
В.Р. Крашенинников - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Прикладная математика и информатика», Ульяновский государственный технический университет E-mail: kvr@ulstu.ru Ю.Е. Кувайскова - к.т.н., доцент, кафедра «Прикладная математика и информатика», Ульяновский государственный технический университет E-mail: u.kuvaiskova@mail.ru
Аннотация:
Отмечено, что для своевременного реагирования при возникновении критической ситуации в работе объекта необходимо высокоточное прогнозирование дальнейшего состояния объекта. Для этой цели предложено применение авторегрессионных моделей на цилиндре, обеспечивающих более высокую точность прогнозирования динамики процессов по сравнению с классическими подходами. Показана эффективность использования моделей на примере прогнозирования динамики процесса вибраций компрессора.
Страницы: 36-39
Список источников

 

  1. Клячкин В.Н., Кувайскова Ю.Е., Бубырь Д.С. Прогнозирование состояния объекта с использованием систем временных рядов // Радиотехника. 2015. № 6. С. 45−47.
  2. Кувайскова Ю.Е., Клячкин В.Н., Бубырь Д.С. Прогнозирование состояния технического объекта на основе мониторинга его параметров // Труды XII Всерос. совещания по проблемам управления ВСПУ-2014. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2014. С. 7616−7626.
  3. Клячкин В.Н., Кувайскова Ю.Е., Алёшина А.А., Кравцов Ю.А. Информационно-математическая система раннего предупреждения об аварийной ситуации // Известия Самарского научного центра РАН. 2013. № 4(4). С. 919−923.
  4. Кувайскова Ю.Е., Алёшина А.А. Повышение эффективности системы управления техническими объектами при использовании адаптивного динамического регрессионного моделирования временных рядов // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4 (34). С. 77−83.
  5. Кувайскова Ю.Е., Алёшина А.А. Программный комплекс модели-рования и прогнозирования системы временных рядов // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2013. № 2 (62). С. 24−27.
  6. Валеев С.Г. Регрессионное моделирование при обработке наблюдений. М.: Наука. 1991. 272 с.
  7. Jenkins G.M., Watts D.G. Spectral Analysis and Its Application. San Francisco: Golden-Day. 1968. 525 p.
  8. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир. 1974. 242 с.
  9. Montgomery D.C., Johnson L.A., Gardiner J.S. Forecasting and Time Series Analysis. New York: Mc Graw-Hill. 1990. 394 p.
  10. Krasheninnikov V.R., Kalinov D.V., Pankratov Yu.G. Spiral Autoregressive Model of a Quasiperiodic Signal // Pattern Recognition and Image Analysis. V. 11. № 1. 2001. P. 211−213.
  11. Крашенинников В.Р., Калинов Д.В. Авторегрессионная модель квазипериодического сигнала, связанная с изображением на цилиндре // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2000. № 3. С. 4−10.
  12. Krasheninnikov V.R. Correlation analysis and synthesis of random field wave models // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2015. Т. 25. № 1. С. 41−46.
  13. Крашенинников В.Р., Кувайскова Ю.Е. Описание динамики технического объекта на основе авторегрессионных моделей на цилиндре // Доклады Междунар. конф. «Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий» (REDS-2016). 2016. Т. 1. С. 210−215.