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논문 기본 정보
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- 발행연도
- 2009.6
- 수록면
- 59 - 64 (6page)
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This paper proposes the hybrid model of autoregressive moving average (ARMA) and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) to estimate and forecast the machine state based on vibration signal. The main idea in this study is to employ the linear ARMA model and nonlinear GARCH model to explain the wear and fault condition of machine, respectively. The successful outcomes of the ARMA/GARCH prediction model can give the obvious explanations for the future state of machine which enhance the worth of machine condition monitoring as well as condition-based maintenance in practical applications. The advance of the proposed model is verified in empirical results as applying for a real system of a methane compressor in a petrochemical plant.
목차
Abstract
1. Introduction
2. ARMA/GARCH procedures for estimating and forecasting
3. The advances of ARMA/GARCH model in compared with other approaches
4. The system proposed
5. Empirical analysis
6. Conclusions
Reference
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