一、具有間歇性運動特點的機床？

答：具有間歇性運動特點的機床有，刨床、沖床等。

二、什么是平穩性分析？

平穩時間序列就是一組在水平線上“上下波動”的時間序列。這一組時間序列不遞增也不遞減。比如x1在這條水平線上面一點，x2在這條水平線下面一點，但是不管怎么波動，它總是在這條水平線附近。就顯得比較平。所以叫平穩時間序列。

一般來說，時間序列的跨越步長越長，相關性越小。比如x1和x5的相關性就比x1和x2的相關性小。

二、如何判斷一個時間序列是否是平穩時間序列？

對序列的平穩性有兩種檢驗方法，一種是根據時序圖和自相關圖顯示的特征做出判斷的圖檢驗方法；一種是構造檢驗統計量進行假設檢驗的方法。（這里我們先介紹第一種方法，檢驗統計量的方法之后會介紹）

圖檢驗方法的優點：操作簡便，運用廣泛

圖檢驗方法的缺點：判別結論帶有很強的主觀色彩，所以最好能用統計檢驗方法加以輔助判斷。

目前最常用的平穩性統計檢驗方法是單位根檢驗（unit root test）。

1.時序圖檢驗

所謂時序圖就是一個平面二維坐標圖，通常橫軸表示時間，縱軸表示序列取值。時序圖可以直觀地幫助我們掌握時間序列的一些基本分布特征。

根據平穩時間序列均值、方差為常數的性質，平穩序列的時序圖應該顯示出該序列始終在一個常數值附近隨機波動，而且波動的范圍有界的特點。

畫完時序圖之后，我們需要觀察這些數據是否是在一個水平線上“上下波動”，如果是遞增或者是遞減的，那么我們就說這個時間序列是有“趨勢”的，它就不是平穩時間序列。如果是具有顯著周期性的，那它也不是平穩時間序列。

有些時候很難通過時序圖去判斷該時間序列是否為平穩時間序列，這時我們就需要畫自相關圖。

2.自相關圖檢驗

自相關圖是一個平面二維坐標懸垂線圖，一個坐標軸表示延遲時期數，另一個坐標軸表示自相關系數，通常以懸垂線表示自相關系數的大小。

平穩序列通常具有短期相關性。（短期相關性意思就是只有短期內具有相關性，相隔時間越長，相關性越小。就比如很難從1999年的房價推算出2021年的房價，因為相隔時間太長。）

該性質用自相關系數來描述就是隨著延遲期數的增加，平穩序列的自相關系數會很快地衰減向零。

自相關圖左上角的lag意思是延遲或者滯后，

比如當lag為0時，就說明是該數據本身，自己和自己的相關系數，那相關系數肯定就是1了。

當lag為1時，就說明是x1和x2的自相關系數。比如2020年和2021年的房價之間的自相關系數。

當lag為2時，就說明是x1和x3的自相關系數。比如2019年和2021年的房價之間的自相關系數。

以此類推。

如果在自相關圖中，lag越大，自相關系數越小并很快衰減為接近于0，那就說明該時間序列具有短期相關性，是平穩時間序列。

如果在自相關圖中，lag越大，自相關系數并不是衰減為0，而是繼續變為負數，那就說明該時間序列不具有短期相關性，不是平穩時間序列。

三、怎么保證機械臂運動平穩？

謝邀。

“機械臂運動規劃的過程”。

需要考慮一下幾點：

1、各軸運動范圍極限、速度極限、功率極限；

2、路徑優化，包括路徑長度，運動時間，無死區和奇點，速度是否平穩等；

3、對障礙物的避讓；

4、各軸的速度和位置的規劃，包括每一點位的速度和位置。

多軸工業機器人，從一點到另一點，可以指定各軸終點姿態、運行速度、加速度等具體參數；

如果不指定參數，在規劃時一般是對整個路徑進行規劃，主要計算的是路徑、速度的最優解和自身、外部約束的避讓。

我了解到的某些工業機器人實際應用的算法中，插補運算是在驅動器級別完成的，在整個路徑的規劃中，并未將插補運算包含進去，但插補可以實現的約束，包含在路徑規劃的約束中。

另外，對于已經確定機器人本體的運動規劃，一般會提前完成運動學正逆解的計算，當運動指令為某一點時，會直接得到該點對應的各軸姿態，僅對于部分特殊情況才需要實時進行正逆解計算。

具體的數值計算流程，題主可以多看寫論文，看看別人的實現過程。

四、ma模型的平穩性條件？

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（簡稱AR模型）與滑動平均模型（簡稱MA模型）為基礎“混合”構成。在市場研究中常用于長期追蹤資料的研究，如：Panel研究中，用于消費行為模式變遷研究；在零售研究中，用于具有季節變動特征的銷售量、市場規模的預測等。 ARMA模型三種基本形式 1.自回歸模型（AR：Auto-regressive）； 如果時間序列yt滿足 其中εt是獨立同分布的隨機變量序列，且滿足： E(εt) = 0 則稱時間序列為yt服從p階的自回歸模型。 自回歸模型的平穩條件： 滯后算子多項式的根均在單位圓外，即φ(B) = 0的根大于1。 2.移動平均模型（MA：Moving-Average）

如果時間序列yt滿足 則稱時間序列為yt服從p階移動平均模型； 移動平均模型平穩條件：任何條件下都平穩。 3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）

如果時間序列yt滿足： 則稱時間序列為yt服從(p,q)階自回歸滑動平均混合模型。 　或者記為φ(B)yt = θ(B)εt

五、平穩性檢驗怎么做？

進行平穩性檢驗需要做如下步驟：1.明確平穩性檢驗用于判斷時間序列數據是否具有平穩性，即是否具有恒定的均值和方差。 只有具有平穩性的時間序列數據才能進行后續的分析和預測。2.解釋平穩性檢驗分為兩種，一種是觀察圖表和時間序列的統計特征來判斷是否平穩，另一種是借助專業的統計工具來進行檢驗（如ADF檢驗等）。 平穩性檢驗的目的是為了保證數據的可靠性，并為后續的分析提供可靠的數據基礎。3.平穩性檢驗通常需要進行多次檢驗，嘗試多種方法，以得到最可靠的結論。在實際應用中，平穩性檢驗需要注意數據的選取和處理，以免影響后續分析的準確性。

六、簡述平穩性檢驗都有哪些？

目前最常用的平穩性統計檢驗方法是單位根檢驗（unit root test）。

1.時序圖檢驗

所謂時序圖就是一個平面二維坐標圖，通常橫軸表示時間，縱軸表示序列取值。時序圖可以直觀地幫助我們掌握時間序列的一些基本分布特征。

根據平穩時間序列均值、方差為常數的性質，平穩序列的時序圖應該顯示出該序列始終在一個常數值附近隨機波動，而且波動的范圍有界的特點。

2.自相關圖檢驗

自相關圖是一個平面二維坐標懸垂線圖，一個坐標軸表示延遲時期數，另一個坐標軸表示自相關系數，通常以懸垂線表示自相關系數的大小。

平穩序列通常具有短期相關性。（短期相關性意思就是只有短期內具有相關性，相隔時間越長，相關性越小。就比如很難從1999年的房價推算出2021年的房價，因為相隔時間太長。）

七、平穩性檢驗的經濟含義？

它的經濟含義是在平穩的基礎上獲得一些檢驗效能。

八、模型平穩性和可逆性怎么判斷？

您使用ADF單位根的經驗，？如果你遇到？也可以認為幾乎可以估算為AC滯后三個后，PAC，他正慢慢變得越來越小，在這種情況下，應該是ARIMA（0,0,3）ARIMA（4,0,0）和（4,0 ，3），如果更多一些數據，那么你可以嘗試看看，這是更好，

九、穩健性檢驗和平穩性檢驗的區別？

說下我自己的意見吧，平穩性檢驗和穩定性檢驗是不同的，平穩性檢驗可以從直觀上理解為該列數據是否收斂，一般用ADF檢驗和PP檢驗來檢測序列是否具有平穩性。

而穩定性檢驗就是我們所說的斷點檢驗，chow檢驗，解釋說在序列的某一個點上是否存在結構突變

十、分析影響機械傳動裝置傳遞運動平穩性因素有哪些？

（1）結構簡單、操作方便、自動化程度高數控機床需要根據數控系統的指令，自動完成對進給速度、主軸轉速、刀具運動軌跡以及其他機床輔助功能（如自動換刀、自動冷卻等）的控制。

（2）靜剛度、動剛度較高及良好的抗振性能。

（3）采用高效、高精度無間隙傳動裝置數控機床進行的是高速、高精度加工。