基于 AR 模型和SPRT 检验法的过程状态监测
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Process State Detection Based on Auto-Regressive Model and Sequential Probabllities Ratio Test
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    摘要:

    本文利用自适应卡尔曼滤波器原理建立机械系统过程监测模型-AR模型,并根据 AR 模型系数的变化可以表征系统过程状态这一特点,通过序贯概率比 (SPRT)这一假设检验法,对机械系统的运行状况进行判别。实验表明,该方法行之有效,最后,本文给出了实验结果。

    Abstract:

    The machining system process monitonig model is built on basis of the kalman filter theory and Auto-Regressive model in this paper. The system process condition can be determined by the parameters variation of the AR-model and the hypothesis testing method of sequential probability ratio test on parameter derivation covariance matrix.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

温熙森,唐丙阳,鄢斌.基于 AR 模型和SPRT 检验法的过程状态监测[J].国防科技大学学报,1992,14(2):1-4.
Wen Xisen, Tang Bingyang, Yan Bin. Process State Detection Based on Auto-Regressive Model and Sequential Probabllities Ratio Test[J]. Journal of National University of Defense Technology,1992,14(2):1-4.

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  • 收稿日期:1991-12-18
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  • 在线发布日期: 2015-07-04
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