Ключові слова
characteristic function
kernel of transformation
generative process
infinitely-divisible distributions
, negative binomial distribution
vibration diagnosis of rolling bearings линейный процесс авторегрессии
характеристическая функция
ядро преобразования
по- рождающий процесс
безгранично-делимый закон распределения
отрицательное биномиальное распределение
вибродиагностика подшипников качения
Як цитувати
Анотація
Рассматривается метод нахождения характеристической функции порождающего процесса для линейного процесса авторегрессии, имеющего отрицательное биномиальное распределение. Для решения такой задачи, которую называют обратной задачей, используются свойства характеристической функции стационарного линейного случайного процесса авторегрессии, которую можно представить как в канонической форме Колмогорова, так и в форме линейного случайного процесса с дискретным временем, а также ядра преобразования для такого процесса. Представлен пример нахождения характеристической функции для линейного процесса авторегрессии второго порядка, имеющего отрицательное биномиальное распределение. Показано применение полученных результатов для нахождения характеристической функции вибросигнала ветрогенератора. Библ. 14, рис. 1.
Посилання
Zvarich V.N., Marchenko B.G. Linear processes of autoregression in vibrodiagnostics problems // Problemy Prochnosti i Nadezhnosti Mashin. – 1994. – No 3. – Pp. 96-106. (Rus)
Zvarich V.N., Marchenko B.G. Generating process characteristic function in the model of stationary linear AR-gamma process // Izvestiia VUZov/ Radioelektronika. – 2002. – Vol. 45. – No 8. – Pp. 12-18. (Rus)
Zvarich V. Application of autoregressive methods for wind power generators vibrodiagnostics systems // Vidnovliuvana enerhetyka. – 2005. – No 1. – Pp. 49-54. (Rus)
Krasilnikov A.I. Models of Noise-type Signals at the Heat-and-Power Equipment Diagnostic Systems. – Kiev: OOO Poligraf-service, 2014. – 112 p. (Rus)
Lukach E. Characteristic function. − Moskva: Nauka, 1979. − 432 p.
Marchenko B. Method of Stochastic Integral Representations and their Applications in Radio-Engineering. –Kiev: Naukova Dumka, 1973. – 191 p. (Rus)
Marchenko B.G., Zvarich V., Bednyi N. Linear random processes in some problems of information signal simulation // Elektronnoe Modelirovanie. – 2001. – Vol. 23. – No 1. – Pp. 62-69. (Rus)
Stognii B., Sopel M. Fundamentals of monitoring process in electroenergy. About the concept of monitoring process // Tekhnichna Elektrodynamika. – 2013. – No 1. – Pp. 62-69. (Ukr)
Antoni J., Bonnardot F., Raad A., Badaoui M. Cyclostationary modeling of rotating machine vibration signals // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2004. – Vol. 18. – Pp. 1285-1314.
Babak V., Filonenko S., Kornienko-Miftakhova I., Ponomarenko A. Optimization of Signal Features under Object's Dynamic Test // Aviation. – 2008. – Vol. 12. – No 1. – Pp. 10-17.
Gorodzha K.A., Myslovich M.V., Sysak R. Analysis of Spectral Diagnostic Parameters based on mathematical Model of electrical equipment's responses due to impact excitation // Pzeglad Electrotechniczny. – 2010. – Vol. P.86. – No 1. – Pp. 38-40.
Javorskyj I., Isaev I., Majewski J., Yuzefovych R. Component covariance analysis for periodically correlated random processes // Signal Processing, – 2010. – Vol. 90. – No 1. – Pp. 1083-1102
McKenzie Ed. Innovation Distributions for Gamma and Negative Binomial Autoregressions // Scandinavian Journal of Statistics. Theory and Applications. – 1987. – Vol. 14. – Pp. 79-85.
Worden K., Staszewski W.J., Hensman J.J. Natural Computing for mechanical Systems Research: A Tutorial Owerview // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2011. – Vol. 25. – Pp. 4-11
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2022 Array