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FARIMA模型在复杂机械系统的故障诊断中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-11页
   ·序言第8-9页
   ·本文的意义及内容安排第9-11页
2 长记忆过程概述第11-17页
   ·长记忆过程的刻画第11-12页
   ·长记忆过程的特点第12-14页
   ·长记忆过程的检验第14-17页
3 ARMA模型第17-28页
   ·AR(P) 模型第17-19页
   ·MA(Q) 模型第19-22页
   ·ARMA (P, Q) 模型第22-26页
   ·ARIMA (P, D, Q) 模型第26-28页
4 FARIMA模型第28-42页
   ·FARIMA模型的特点第28-29页
   ·FARIMA模型的刻画第29-31页
   ·利用伪线性方法进行参数估计第31-36页
   ·Sα S-FARIMA模型第36-38页
   ·T-V-FARIMA模型第38-42页
5 故障诊断第42-50页
   ·时间序列方法第43页
   ·实例分析第43-50页
6 总结与展望第50-52页
   ·总结本文所做的工作第50页
   ·展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页
附件A第57页

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