基于时间序列分析的机车振动信号建模和预测

通常机械设备的振动信号是其运行状况的直接反映,而对振动信号的未来预测又是分析的重点。现选择时间序列分析理论来处理振动信号,选用AR模型进行建模与预测仿真。同时对时间序列建模的基本原理、操作步骤做了详细的论述。最后利用Matlab系统辨识工具箱相关函数对一个实际机车振动信号进行了建模,结果表明利用时间序列分析技术处理振动信号的预测问题是快速有效的。

基于卡尔曼滤波的机械振动信号建模和预测

机械设备的振动信号包含了其运行状态的许多宝贵特征。现利用卡尔曼滤波技术来研究振动信号的预测问题，详细阐述了卡尔曼滤波预测模型和具体递推算法。并利用建立的卡尔曼振动预测模型对某实测振动信号通过Matlab编程进行预测仿真。仿真结果表明：使用卡尔曼滤波对振动信号进行建模预测可以获得较高的精度，同时兼有良好的实时性。

基于GRU-XGBoost的短期风电功率预测研究

本文利用自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)对风电原始序列信号进行处理后,采用GRU-XGBoost模型对非线性、非平稳的功率序列进行建模和预测,以提升模型的预测能力和泛化性。首先,通过CEEMDAN将风电功率原始序列分解为不同时间尺度的分量,然后将分解后的信号输入GRU神经网络生成预测信号,最后通过XGBoost进行校正。通过与多种预测模型进行比较,证明了该模型在预测精度方面的卓越表现。

基于LPC2138的环境水质智能监测装置的研究与设计

介绍一种基于NXP半导体的ARM7核微控制器LPC2138的智能水质监测系统。文中阐述了系统软硬件平台的设计,包括预处理模块、监测模块、通讯模块,以及各种主要单元模块的功能和工作过程;并将这一系统应用于实际监测点,不仅提高了环境水质监测的可靠性和实时性,同时对实现环境水质建模和预测也具有重要意义。