具有间歇性运动特点的机床？

一、具有间歇性运动特点的机床？

答：具有间歇性运动特点的机床有，刨床、冲床等。

二、什么是平稳性分析？

平稳时间序列就是一组在水平线上“上下波动”的时间序列。这一组时间序列不递增也不递减。比如x1在这条水平线上面一点，x2在这条水平线下面一点，但是不管怎么波动，它总是在这条水平线附近。就显得比较平。所以叫平稳时间序列。

一般来说，时间序列的跨越步长越长，相关性越小。比如x1和x5的相关性就比x1和x2的相关性小。

二、如何判断一个时间序列是否是平稳时间序列？

对序列的平稳性有两种检验方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验方法；一种是构造检验统计量进行假设检验的方法。（这里我们先介绍第一种方法，检验统计量的方法之后会介绍）

图检验方法的优点：操作简便，运用广泛

图检验方法的缺点：判别结论带有很强的主观色彩，所以最好能用统计检验方法加以辅助判断。

目前最常用的平稳性统计检验方法是单位根检验（unit root test）。

1.时序图检验

所谓时序图就是一个平面二维坐标图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。时序图可以直观地帮助我们掌握时间序列的一些基本分布特征。

根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界的特点。

画完时序图之后，我们需要观察这些数据是否是在一个水平线上“上下波动”，如果是递增或者是递减的，那么我们就说这个时间序列是有“趋势”的，它就不是平稳时间序列。如果是具有显著周期性的，那它也不是平稳时间序列。

有些时候很难通过时序图去判断该时间序列是否为平稳时间序列，这时我们就需要画自相关图。

2.自相关图检验

自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图，一个坐标轴表示延迟时期数，另一个坐标轴表示自相关系数，通常以悬垂线表示自相关系数的大小。

平稳序列通常具有短期相关性。（短期相关性意思就是只有短期内具有相关性，相隔时间越长，相关性越小。就比如很难从1999年的房价推算出2021年的房价，因为相隔时间太长。）

该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零。

自相关图左上角的lag意思是延迟或者滞后，

比如当lag为0时，就说明是该数据本身，自己和自己的相关系数，那相关系数肯定就是1了。

当lag为1时，就说明是x1和x2的自相关系数。比如2020年和2021年的房价之间的自相关系数。

当lag为2时，就说明是x1和x3的自相关系数。比如2019年和2021年的房价之间的自相关系数。

以此类推。

如果在自相关图中，lag越大，自相关系数越小并很快衰减为接近于0，那就说明该时间序列具有短期相关性，是平稳时间序列。

如果在自相关图中，lag越大，自相关系数并不是衰减为0，而是继续变为负数，那就说明该时间序列不具有短期相关性，不是平稳时间序列。

三、怎么保证机械臂运动平稳？

谢邀。

“机械臂运动规划的过程”。

需要考虑一下几点：

1、各轴运动范围极限、速度极限、功率极限；

2、路径优化，包括路径长度，运动时间，无死区和奇点，速度是否平稳等；

3、对障碍物的避让；

4、各轴的速度和位置的规划，包括每一点位的速度和位置。

多轴工业机器人，从一点到另一点，可以指定各轴终点姿态、运行速度、加速度等具体参数；

如果不指定参数，在规划时一般是对整个路径进行规划，主要计算的是路径、速度的最优解和自身、外部约束的避让。

我了解到的某些工业机器人实际应用的算法中，插补运算是在驱动器级别完成的，在整个路径的规划中，并未将插补运算包含进去，但插补可以实现的约束，包含在路径规划的约束中。

另外，对于已经确定机器人本体的运动规划，一般会提前完成运动学正逆解的计算，当运动指令为某一点时，会直接得到该点对应的各轴姿态，仅对于部分特殊情况才需要实时进行正逆解计算。

具体的数值计算流程，题主可以多看写论文，看看别人的实现过程。

四、ma模型的平稳性条件？

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 ARMA模型三种基本形式 1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 如果时间序列yt满足 其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： E(εt) = 0 则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 自回归模型的平稳条件： 滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。 2.移动平均模型（MA：Moving-Average）

如果时间序列yt满足 则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）

如果时间序列yt满足： 则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 　或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

五、平稳性检验怎么做？

进行平稳性检验需要做如下步骤：1.明确平稳性检验用于判断时间序列数据是否具有平稳性，即是否具有恒定的均值和方差。 只有具有平稳性的时间序列数据才能进行后续的分析和预测。2.解释平稳性检验分为两种，一种是观察图表和时间序列的统计特征来判断是否平稳，另一种是借助专业的统计工具来进行检验（如ADF检验等）。 平稳性检验的目的是为了保证数据的可靠性，并为后续的分析提供可靠的数据基础。3.平稳性检验通常需要进行多次检验，尝试多种方法，以得到最可靠的结论。在实际应用中，平稳性检验需要注意数据的选取和处理，以免影响后续分析的准确性。

六、简述平稳性检验都有哪些？

目前最常用的平稳性统计检验方法是单位根检验（unit root test）。

1.时序图检验

所谓时序图就是一个平面二维坐标图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。时序图可以直观地帮助我们掌握时间序列的一些基本分布特征。

根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界的特点。

2.自相关图检验

自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图，一个坐标轴表示延迟时期数，另一个坐标轴表示自相关系数，通常以悬垂线表示自相关系数的大小。

平稳序列通常具有短期相关性。（短期相关性意思就是只有短期内具有相关性，相隔时间越长，相关性越小。就比如很难从1999年的房价推算出2021年的房价，因为相隔时间太长。）

七、平稳性检验的经济含义？

它的经济含义是在平稳的基础上获得一些检验效能。

八、模型平稳性和可逆性怎么判断？

您使用ADF单位根的经验，？如果你遇到？也可以认为几乎可以估算为AC滞后三个后，PAC，他正慢慢变得越来越小，在这种情况下，应该是ARIMA（0,0,3）ARIMA（4,0,0）和（4,0 ，3），如果更多一些数据，那么你可以尝试看看，这是更好，

九、稳健性检验和平稳性检验的区别？

说下我自己的意见吧，平稳性检验和稳定性检验是不同的，平稳性检验可以从直观上理解为该列数据是否收敛，一般用ADF检验和PP检验来检测序列是否具有平稳性。

而稳定性检验就是我们所说的断点检验，chow检验，解释说在序列的某一个点上是否存在结构突变

十、分析影响机械传动装置传递运动平稳性因素有哪些？

（1）结构简单、操作方便、自动化程度高数控机床需要根据数控系统的指令，自动完成对进给速度、主轴转速、刀具运动轨迹以及其他机床辅助功能（如自动换刀、自动冷却等）的控制。

（2）静刚度、动刚度较高及良好的抗振性能。

（3）采用高效、高精度无间隙传动装置数控机床进行的是高速、高精度加工。