PID 调试中的在比例环节中，当Kp的值过大时，容易引起振荡

时滞环节，有时间延迟的环节（部分），可能来自自身过程的延迟，也可能来自测量信号过程的延迟，如化学系统中物质通过导管时就包含时间延迟过程，传递函数里就包含时滞环节，时滞环节的传递函数为:

其中τ为滞后时间。个人理解~

1相机~，专业术语。相机在你快门按下的同时，会自动对焦、自动设定正确的曝光参数、甚至确定存贮质量，还有是快门闪动，完成这一动作的时间就是相机时滞，我们看到的只是按快门的一个瞬间，但因时滞的存在会因手的轻微抖动产生照片质量的优劣。

2贷币~，现代经济领域中的引用。如：与货币政策相比较，财政政策具有决策时滞较长、效果时滞较短的特点。

3时滞微分方程，数学领域中的一大模块。微分方程模型的共同特点是：系统状体变量（即未知函数）的导数不仅依赖于系统当前的状态，而且依赖于系统在过去某一时刻或某一历史时期的状态。

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时间序列分析理论中有两种平稳性定义

所谓严就是说严平稳的所有统计性质都不随时间的变化而变化。这是严平稳性质也是严平稳的定义

以后我们对于一些概念都可以尝试用数学语言描述一下，

也称协方差平稳(covariance stationary)、二阶平稳(second-order stationary)或宽平稳(wide-sense stationary)，弱平稳时间序列的一阶矩和二阶矩不随时间的变化而变化。

判断时间序列的平稳性有助随后选择模型，那么的平稳性是时间序列一个重要性质，可以用来给时间序列进行分类。

我们会谈谈严平稳和弱平稳之间的关系，满足严平稳的序列具有弱平稳性，但是严平稳并不能全部涵盖弱平稳。为什么说严平稳并不能全部涵盖弱平稳这是因为柯西分布是严平稳时间序列，但是不存在二阶矩或一阶矩，所以柯西分布就是不满足弱平稳的严平稳。

当时间序列为正态分布序列，则由二阶矩描述了正态分布的所有统计性质，此时弱平稳的正态序列也是严平稳。

因为在实际中多数时间序列都是弱平稳，所以今天我们也要重点谈谈弱平稳。

如果时间序列 的二阶矩有限

我们看随着时间变化，时间序列的均值是一个常数。

方差同均值一样也是常数，方差是二阶矩

协方差也是二阶矩，不同时刻的点是否有规律性，因为弱平稳的协方差或者准确地说自协方差是一个时间间隔的函数。当时间间隔协方差是相当的，当间隔不相同的时候对应协方差就不相同，当 s 变化 就会变化

其实我们就是在找 和 之间的关系，这里用 s 表示不同的时间间隔，例如

那么也就是说弱平稳时间序列的自协方差只与时滞 s 有关，与时间的起始位置 t 无关。

自协方差 简记为仅与时滞s 相关的一元函数形式 当 时， 就等同于方差

平稳时间序列的自相关系数也可以简记为与时滞 s 相关的一元函数形式

如果一个模型生成时间序列是平稳的，那么就说明该模型是平稳，否则就是非平稳的

这里有一段话大家可以理解一下，AR、MA和ARMA模型都是常用的平稳序列的拟合模型，但并非所有的AR、MA和ARMA模型都是平稳的。

平稳。所谓平稳过程，就是其均值函数E(Y(t))是常数，自相关函数R(s，t)=E(Y(t)Y(s))只与t-s有关。E(Y(t))=E(X(t)+X(0))=0，常数

R(s，t)=E(Y(t)Y(s))=E[X(t)+X(0)][X(s)+X(0)]=E[X(t)X(s)]+E[X(t)X(0)]+E[X(s)X(0)+E[X(0)X(0)]，因为E[X(t)X(0)]、E[X(s)X(0)不一定是与t，s无关，Y(t)是平稳的。

威布尔分布（Weibull distribution），又称韦伯分布或韦布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。

威布尔分布：在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。

其中，λ＞0是尺度参数(Scale parameter)，也叫比例参数，k＞0是形状参数(Shape parameter)。Weibull分布累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibull distribution与很多分布都有关系。

如，当k=1，它是指数分布；k=2时，是Rayleigh distribution(瑞利分布)。X是随机变量，是位置参数，这个参数可正可负，通常为正值或等于零，正值表示时间延滞，简称时滞。

密度函数：

x≤0时，p(x)=0;

x＞0时，p(x)=aλx^(a-1)exp(-λx^a)

累计分布函数：

x≤0时，F(x)=0；

x＞0时，F(x)=∫aλt^(a-1)exp(-λt^a)dt 积分(0,x)

=-∫exp(-λt^a)d(-λt^a)

=- exp(-λt^a) t从0到x

=1- exp(-λx^a)

结论：x≤0时，F(x)=0；

x＞0时，F(x)=1- exp(-λx^a)

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