滚动轴承振动值的预测方法研究

分析了滚动轴承振动的产生机理和危害,提出并成功地将灰色动态离散预测模型应用于轴承振动的预测。实践证明,灰色动态离散预测模型由于实时地加入了新的信息,提高了灰区间的白色度,预测效果好,精度高。     

基于灰关联神经网络的铣削表面粗糙度预测

不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度。考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型。首先利用灰关联分析,将各因子与预测目标作关联性的排序,且把不必要的因子剔除,接着进行神经网络的训练及预测。将所提的预测模型运用到铣削加工的表面粗糙度预测中,构建出表面粗糙度预测系统,最后采用两样本T分配假设检验,以此验证该预测系统的有效性与可行性。     

基于改进欧拉算法的灰预测模型在综合传动故障预测中的应用研究

针对灰预测模型在实际应用过程中出现的预测结果主要依赖于第一个实测值的问题,提出了基于改进欧拉算法的灰预测算法,该算法的预测值主要依赖于其前一个的实测结果,使得预测结果更准确。将该方法应用到某综合传动油液分析Fe浓度的预测中,能捕捉到其发生故障的征兆信息,具有很好的应用价值。     

基于灰色理论的继电器电接触可靠性预测

电接触可靠性是有触点电器产品可靠性的一个重要方面,所以评估触点的电接触性能及可靠性和预测其失效时间对提高有触点电器产品的使用可靠性具有重要的应用价值。针对继电器失效原因的复杂性,提出基于灰理论的电接触可靠性预测。通过建立单变量预测模型GM(1,1),较好地预测电接触失效的问题。并且用动态接触电阻测量系统进行HH52P型电磁继电器失效检测试验,证实灰预测模型的准确性。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙预测模型方法的不足，采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验，该模型预测精度高，泛化能力强，且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律，为切削参数的优先和表面质量的控制提供了依据。     

基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足，采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验，该模型预测精度高，泛化能力强，且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律，为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

数据挖掘在质量管理中的应用

传统的质量管理方法，始终是致力于质量的控制和诊断，主要关注事后处理；本文介绍了应用数据挖掘技术针对生产过程中的质量问题建立预测模型，进行产品质量预测的方法。该方法以生产加工的历史数据为基础，利用关联分析挖掘出生产过程中影响质量的关键因素及其内在联系，进行质量控制和诊断，并使用分类分析建立预测模型，模拟计划排产后的产品质量情况，从而对企业计划排产提供决策支持。     

基于预测控制理论的位置调节器软件设计

本文在预测控制的算法机理上给出了位置控制系统的预测模型，并在此基础上进一步介绍了基于预测控制理论的位置调节器程序的设计方法。     

基于预测控制理论的连铸结晶器振动监控系统设计

在预测控制的算法机理上给出了结晶器振动系统的预测模型，并在此基础上进一步介绍了基于预测控制理论的结晶器振动监控系统程序的设计方法。     

15CrMoG钢管弯曲回弹的改进PSO-BP评估

为精确预测管材弯曲回弹并设计合理的补偿方案，选择经过优化处理的BP机器学习算法建立预测模型，之后对其开展了控制性能评价。大幅提升了泛化性能并获得更高的预测精度，促进算法更快完成收敛过程。并对模型开展了验证分析。研究结果表明：当以PSO算法优化BP建立预测模型进行预测时跟目标结果间形成了15.7%的平均误差，相对于BP预测模型，大幅提升了预测精度，但会导致计算效率明显下降，所需计算时间接近1.5h。以改进粒子群算法对BP进行优化后，可以有效提升神经网络泛化性能，跟目标值相比平均误差只有6.2%。先对基本PSO算法实施优化处理，再利用优化后的PSO算法调整BP，由此建立得到机器学习预测模型。此模型可以达到高预测精度以及高效率的要求，可以有效满足管材数控弯曲回弹以及补偿的计算需求。     

转子系统振动的灰色预测控制研究

分析了转子系统灰色预测控制设计方法及应用。针对单盘对称转子轴承系统 ,建立了灰色模型 GM(1,1)为主体的灰色预测控制模块 ,进行了振动主动控制研究 ,仿真计算结果表明 ,将灰色预测控制理论与方法应用于转子系统振动主动控制是可行的、有效的     

灰色PID控制算法及仿真研究

以灰色系统理论为基础，构造了灰色PID控制算法，对系统不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿。经仿真实验表明，该算法可以提高控制质量及其鲁棒性，获得较好的控制跟踪效果。     

灰色马尔柯夫链方法在设备故障预测中的应用初探

将灰色马尔柯夫预测模型应用于设备运行状态的预测，实践证明，这种预测方法兼有灰色ＧＭ（１，１）预测和马尔柯夫概率矩阵预测的优点，尤其适用于随机波动性较大的数据列的预测。这一应用拓广了灰色预测的应用范围。对轴承振动的预测结果表明，该预测模型的预测精度是令人满意的。     

一种疲劳试验数据处理的仿真方法

由于疲劳寿命试验具有难度较大,其实验数据具有分散性强的特点,如果直接用灰色预测模型（ＧＭ（１,１））作预测,其预测值与真实结果的误差较大。在此提出一种试验仿真的新方法。首先将数据处理成对数据序列,以降低低其数据分散性;然后再用灰色预测模型进行预测。     

柴油机气缸套磨损问题的GM(1,h)模型及其应用

柴油机气缸套磨损的预测与控制一直是一个难于解决的问题,采用GM(1,h)模型对气缸套磨损因素进行灰色关联分析,找出其中的主要因素,同时对气缸套磨损问题进行多因素预测,预测结果可以科学地指导企业在选择气缸套材料、售后服务和加工工艺方案的改进方面进行决策.     

Sequential monitoring of manufacturing processes: an application of grey forecasting models

This study used statistical control charts as an efficient tool for improving and monitoring the quality of manufacturing processes. Under the normality assumption, when a process variable is within control limits, the process is treated as being in-control. Sometimes, the process acts as an in-control process for short periods; however, once the data show that the production process is out-of-control, a lot of defective products will have already been produced, especially when the process exhibits an apparent normal trend behavior or if the change is only slight. In this paper, we explore the application of grey forecasting models for predicting and monitoring production processes. The performance of control charts based on grey predictors for detecting process changes is investigated. The average run length (ARL) is used to measure the effectiveness when a mean shift exists. When a mean shift occurs, the grey predictors are found to be superior to the sample mean, especially if the number of subgroups used to compute the grey predictors is small. The grey predictor is also found to be very sensitive to the number of subgroups. This revised version was published online in May 2005 with a correction to the author’s affiliation.     

基于灰色预测的某锻造企业营销管理系统的设计与实现

简要叙述了开发符合企业实际需求的营销管理系统的必要性,对企业营销部的日常业务进行详细调研,设计出系统的基本业务流程。构建了系统的总体架构,包括用户层、应用层、接口层和数据层,并且规划了系统的主要功能。通过灰色预测理论中的GM（1,1）模型建立预测模型,对锻件的销售量进行了预测。系统运行的具体结果表明,通过营销管理系统实现营销部的日常业务是可行的,并且有助于减轻营销部的劳动量,提高了工作效率。     

Applying grey forecasting method for fitting and predicting the performance characteristics of an electro-conductive ceramic (Al2O3+30%TiC) during electrical discharge machining

This paper presents a residual modified grey dynamic model RGM(1,3) in order to fit and predict the performance characteristics of an electro-conductive ceramic (Al₂O₃+30%TiC) during electrical discharge machining (EDM). Grey system theory is suitable for the system in which some information is poor, incomplete and uncertain, so it is feasible to study the performance characteristics of EDM with this model. The RGM(1,3) model is modified to promote the forecasting accuracy of predicting values using the residual grey dynamic model GM(1,1). The fitted and predicted values of various performance characteristics, including the material removal rate (MRR), maximum surface roughness (Rmax), and electrode wear ratio (EWR) agreed sufficiently with the experimental data. It is proved that RGM(1,3) model fitted and predicted the above performance characteristics with a high predicting accuracy. Therefore this procedure of grey forecasting model is relatively simple and convenient, and it is greatly suited for the analysis of question which obtained a few experimental data, and acts an auxiliary to calculate the unfinished experimental data.     

Pre-alarm model of diesel vapour detection and alarm based on grey forecasting

The signal forecasting and processing is an important research direction in the sensors and instrumentation fields. In order to solve the false alarm problem in the diesel vapour detection and alarm system in engine room of ship, this paper builds an pre-alarm model based on grey forecasting theory. An experiment is designed to test the model. The results show that the model can forecasts the concentration of diesel vapour according to the sensor output with a high accuracy of large than 90%. The best recording duration time is determined to 10 min with a higher accuracy of large than 99%.     

灰色理论在设备维护方面的应用

根据灰色理论中的灾变预测，对发电厂中设备的故障日期作了预测，从而为实现设备从计划检修向状态检修提供了依据。