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废品回收根据以上分析知，在大批量加工过程中，由于加工系统和测量系统具有动态时变特性，导致加工精度不断损失，其总体趋势可用棚状模型来定性描述，其分布参数为均值和标准差。在实施预报补偿控制时，必须掌握加工误差的变化趋势和规律，即需要建立描述加工误差动态变化的数学模型，由于影响加工精度的因素众多，目前尚难以建立加工精度动态损失的精确数学模型。 本研究以尺寸精度为例，分别探讨了应用时间序列分析、灰色系统理论及人工神经网络原理等现代数学手段建立加工精度动态损失的数学模型的原理。1。时间序列的预处理时间序列模型实质上线性模型，只有满足平稳、零均值且正态独立分布的随机序列才能建立相应的时间序列模型。 ...全部
废品回收根据以上分析知，在大批量加工过程中，由于加工系统和测量系统具有动态时变特性，导致加工精度不断损失，其总体趋势可用棚状模型来定性描述，其分布参数为均值和标准差。在实施预报补偿控制时，必须掌握加工误差的变化趋势和规律，即需要建立描述加工误差动态变化的数学模型，由于影响加工精度的因素众多，目前尚难以建立加工精度动态损失的精确数学模型。
本研究以尺寸精度为例，分别探讨了应用时间序列分析、灰色系统理论及人工神经网络原理等现代数学手段建立加工精度动态损失的数学模型的原理。1。时间序列的预处理时间序列模型实质上线性模型，只有满足平稳、零均值且正态独立分布的随机序列才能建立相应的时间序列模型。
而实际中的加工精度检测序列不一定满足这些条件，为了建立其时序模型，需要在建模前对测试系列进行平稳化、零均值化和正态性检验2。ARMA模型的识别一个具体的时间序列根据其自相关函数和偏相关函数的截尾性和拖尾性，可进行模型的识别，模型识别后还需要定阶，目前己发展了许多定阶方法，总体上看都不是很完善，比较简洁实用的方法是根据样本序列的自相关函数和偏相关函数的几步截尾性和拖尾性来初步确定模型的阶数·以AR模型为例，数学上可以证明，当k> p时，人渐近服从N(0,1 / n)的正态分布，其中n为样本长度。
3。模型检验样本序列建立了模型后，必须进行诊断性检验，以判别其拟合程度的好坏。诊断性检验的方法有多种，常用的是自相关检验法。这种方法的基本思想是:若所建立的模型是合适的，则模拟序列任与样本序列仪}的残差序列认应是白嗓声序列。
反过来，若检验知,冬确系白噪声序列，则认为模型是合理的。所谓时间序列，一般是指按时间顺序排列的一组数据。在时间序列中蕴涵着系统及其变化的信息。利用序列的过去值和现在值的相关性，可以建立一个合适的差分方程，据此可描述系统的状态及外推系统的未来趋势。
时间序列的参数模型可分为三种，即自回归模型、滑动平均模型及自回归滑动平均模型。其基本涵义是:对于一个平稳正态零均值的时间系列可对它拟合一个称为模型的残差或随机干扰，当这一方程正确揭示了时序的结构与规律时，则{a,}这一时序为白噪声序列。
显然上式左边和右边分别为P阶和9阶的差分多项式，各称为P阶自回归部分和9阶滑动平均部分。收起
