灰色GM(1,1)模型在机械产品寿命试验数据预测中的应用

将构造的背景值公式引入 GM(1,1)模型 ,并用该模型预测机械产品寿命试验数据 ,实例计算结果表明 ,该方法能缩短机械产品寿命试验时间 ,提高了 GM(1,1)模型的预测精度。     

灰色GM(1,1)模型在齿轮疲劳寿命预测中的应用

在齿轮疲劳寿命预测中,需要大量的齿轮疲劳试验数据.运用灰色GM(1,1)模型预测疲劳试验数据,可以大幅度缩短试验时间,节约试验费用,快速获得齿轮可靠性指标.文中简要介绍了灰色GM(1,1)模型的原理,通过具体实例建立了齿轮疲劳寿命GM(1,1)模型.预测结果表明,将灰色系统理论用于齿轮的疲劳寿命试验数据预测是可行的,理论上为有效缩短齿轮疲劳寿命试验时间提供了一个快速有效的方法.     

车辆发动机可靠性寿命试验数据的预测方法

针对车辆发动机可靠性寿命试验时间长的问题,提出采用灰色系统预测理论对车辆发动机可靠性寿命试验数据进行预测,建立了发动机可靠性寿命试验数据的无偏灰色预测GM(1,1)幂模型,通过采用试验数据序列与预测数据序列总体分布函数相等性检验方法确认无偏灰色预测GM(1,1)幂模型用于发动机可靠性寿命试验数据预测是可行的。算例结果表明,采用灰色理论预测方法预测发动机可靠性寿命试验数据并进行相关的分布函数参数估计有较高的精度,可达到缩短发动机可靠性寿命试验时间和节约试验费用目的。     

液压挖掘机臂杆结构疲劳寿命预测方法研究

液压挖掘机臂杆结构承受复杂的冲击载荷,其疲劳寿命存在许多不确定性因素。首先采用Miner准则,依据实验载荷谱和有限元方法对液压挖掘机工作装置寿命进行了预测。其次研究了结构疲劳寿命变化过程和灰色理论预测模型内在规律的一致性,建立了液压挖掘机工作装置疲劳寿命的灰色预测GM模型,并分别运用GM模型的两种形式--GM(1,1)线性模型及GM(1,1)幂模型对液压挖掘机工作装置进行疲劳寿命预测。分析比较Miner准则、GM(1,1)线性模型及GM(1,1)幂模型三种预测方法。结果表明,三种预测方法结果基本一致,灰色系统模型同Miner准则模型相比误差明显减小且非线性幂模型具有更高的预测精度。基于灰色理论的GM(1,1)幂模型考虑了非线性因素,更适合于液压挖掘机工作装置结构疲劳寿命预测。     

灰色模型在不确定性疲劳寿命预测中的研究

考虑影响疲劳寿命因素的不确定性,应用灰色理论进行疲劳寿命预测。提出了基于线性GM(1,1)模型和非线性灰色Verhulst模型预测构件疲劳寿命的新方法。利用试验数据进行分析和计算,结果表明:基于传统Miner方法的疲劳寿命预测误差为61.4%;基于线性GM(1,1)模型的预测误差为24.1%;基于非线性灰色Verhulst模型的预测误差降低到17.5%。基于灰色模型预测的结果均偏向安全,说明灰色模型在不确定性疲劳寿命预测中具有较好的预测精度和潜在的工程实用价值。     

锥齿轮疲劳寿命预测的灰色GM(1,1)模型

齿轮疲劳寿命的评价与预测需要大量的齿轮疲劳试验数据,而灰色GM(1,1)模型则可以对小样本实验数据进行分析。介绍了灰色GM(1,1)模型的原理,建立了一个实例的齿轮疲劳寿命的GM(1,1)模型,预测结果具有较高的精度。证明了将灰色系统理论用于弧齿锥齿轮的疲劳寿命试验数据预测是可行的。     

基于免疫SVM的机械产品寿命预测

传统机械产品寿命预测方法成本较高,精度较低,难以满足机械产品寿命预测要求.为了改变这种状况,提出基于人工免疫算法优化支持向量机(免疫SVM)回归器的机械产品寿命预测技术,采用人工免疫算法进行支持向量机回归器参数选取.人工免疫算法具有良好的全局搜索能力,能较好地选择合理的支持向量机回归器参数.采用普通SVM预测方法与免疫SVM预测模型进行比较,试验结果表明,相比于普通SVM,免疫SVM具有更高的机械产品预测性能.     

基于改进灰色预测模型的液压泵寿命预测

选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,针对油液采样间隔不等间距的情况,研究非等间距灰色GM(1,1)模型。对建模数据背景值进行改造,建立改造背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型,提高模型的预测精度。研究了油液分析阈值的制定方法,制定液压泵磨损金属元素含量和含量趋势值的阈值。运用改进背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型对某型凿岩台车的液压泵进行寿命预测,预测精度达到95.78%。     

基于无偏灰色马尔可夫组合模型的齿轮寿命预测

针对齿轮寿命预测的难点,在原始数据基础上建立无偏灰色GM(1,1)模型,并使用残差模型对其进行修正,分析齿轮寿命的发展变化趋势,然后在无偏灰色GM(1,1)修正模型的基础上引入马尔可夫优化,提高预测精度。对预测值和真实值进行比较,齿轮寿命预测精度从87.06%提高到90.09%。结果表明,在"少数据"、"贫信息"的情况下使用该模型在一段时段内具有较好的预测精度和实用性,为齿轮的寿命预测提供一种可行的方法。     

预测腐蚀管道剩余寿命的新方法研究

针对概率统计方法预测腐蚀管道剩余寿命对数据样本要求大和预测精度低的问题,提出采用灰色预测理论对腐蚀管道进行了剩余寿命预测;针对传统GM(1,1)模型不能根据非等时距数据进行数据拟合、背景值构造误差大和新信息利用充分的问题对GM(1,1)模型进行了改进,并提出灰色预测理论对非等间隔数据处理的新方法。通过采用所建立腐蚀管道剩余寿命模型和改进GM模型对腐蚀管道剩余寿命的计算,证明了该方法的准确、简洁、可行与普适性。     

基于灰色理论的产品寿命预测研究

为了向产品生命周期设计提供寿命信息,在基于特征的产品全生命周期设计集成信息模型的基础上,提出利用灰色GM（1,1）模型对少量已有同类产品的寿命数据进行预测,扩充样本量,由灰色关联度分析得出其最符合的分布类型,由此预测与产品生命周期设计相关的寿命指标值。同时,在VC＋＋6．0环境下,开发了产品寿命预测模块,并给出了应用实例。     

基于改进灰色神经网络的液压泵寿命预测

改进了GM(1,1)模型,提高了其精度和适应范围;将改进的GM(1,1)模型与神经网络预测模型相结合来构建灰色神经网络组合预测模型;提出了基于支持向量机的液压泵寿命特征启发式搜索策略,以液压泵寿命特征参数特征集的交叉验证错误率为评价指标,从液压泵的特征参数（振动、压力、流量、温度、油液信息等）中选取寿命特征因子;运用小波阈值降噪法进行降噪处理,提取典型的小波包能量特征作为模型的输入。以齿轮泵为例,将改进的灰色神经网络预测模型与原始GM(1,1)模型和改进GM(1,1)模型比较可知,灰色神经网络预测模型预测精度最高,达到98.42%。     

灰色模型在疲劳寿命预测中的应用

疲劳寿命预测的问题是疲劳研究中的重要课题。影响疲劳寿命的因素多且复杂,利用灰色理论方法进行疲劳寿命预测,提出了非等间距GM(1,1)模型和中心逼近式GM(1,1)模型两种预测疲劳寿命的方法。通过对实验数据进行分析和整理,然后建立微分方程,利用MATLAB软件计算得到灰色预测值。与实验数据值进行比较,得出结果表明灰色模型方法具有很高的预测精度,证明灰色理论是一种简单可行的、可靠的分析方法。     

基于粒子群算法的地下管道腐蚀剩余寿命预测

以灰色理论为基础,探讨了PSO算法的用法.分析了在灰色理论的基础上用PSO算法预测剩余寿命的可行性,对地下管道进行寿命预测.利用该方法,可以在测量数据很少的情况下,预测地下管道的剩余寿命.实例计算表明,基于PSO算法的灰色理论优化方法优于现有的灰色预测方法和基于GA的灰色理论优化方法.     

制动器摩擦衬片磨损量的等维灰色预测

为评估制动器摩擦性能和工作可靠性,采用灰色系统理论分别建立了摩擦衬片磨损量预测的灰色GM(1,1)模型及等维灰色GM(1,1)模型(包括等维灰数递补GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型).计算结果表明,灰色预测模型的计算值与实际测定值之间非常接近,而等维灰色预测模型较单一GM(1,1)模型在多步预测时具有较高的精度;等维新息GM(1,1)模型较等维灰数递补GM(1,1)模型具有更高的预测精度,其具有动态性,可对摩擦制动器的工作状态实施在线实时监控.     

基于灰色线性回归组合模型的集成电路封装设备故障趋势预测

针对集成电路封装打孔机冲针监测数据的特点,分别构建灰色GM(1,1)模型和线性回归模型,开展故障趋势预测;在此基础上,采用组合预测的思想,运用灰色关联度方法融合灰色GM(1,1)模型和线性回归模型,建立灰色线性回归组合模型对设备进行故障趋势预测。结果表明,灰色线性回归组合模型的预测精度优于单一预测模型,可以用于集成电路打孔机设备的故障趋势预测。     

基于多重分形谱和灰色模型GM(1,1)的齿轮接触疲劳寿命预测

开展齿轮接触疲劳寿命预测对齿轮传动系统维护和使用具有重要意义。基于渐开线直齿轮接触疲劳台架运转试验采集的振动信号,应用多重分形去趋势分析对振动信号进行了分析,得到了多重分形谱,并构建了多重分形谱宽度指标用来表征齿轮接触疲劳退化;在此基础上,应用灰色模型GM(1,1),建立了齿轮接触疲劳寿命预测模型;结合试验数据对寿命预测结果进行了验证。结果表明,提出的寿命预测方法具有较高的预测精度,预测结果可作为齿轮寿命估计的参考。     

灰色马尔可夫预测模型及在我国用水总量预测中的应用

通过将灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫预测方法相结合,建立了一种对GM(1,1)模型修正的Markov-Grey模型,并利用原始数据对2007年至2010年中国用水总量进行预测.从预测结果分析可以看出,经过Markov-Grey模型对GM(1,1)模型修正后,预测精度有明显提高.     

灰色马尔可夫预测模型及在我国用水总量预测中的应用

通过将灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫预测方法相结合,建立了一种对GM(1,1)模型修正的Markov-Grey模型,并利用原始数据对2007年至2010年中国用水总量进行预测.从预测结果分析可以看出,经过Markov-Grey模型对GM(1,1)模型修正后,预测精度有明显提高.     

GM(1,1)模型在数控磨床可靠性预测中的应用

简述了数控磨床可靠性预测的重要性、灰色系统理论以及GM(1,1)模型的原理。针对数控磨床故障数据样本量少、预测困难的特点,提出了运用灰色GM(1,1)模型预测数控磨床下一次发生故障的时间点,并通过实例验证了灰色GM(1,1)模型预测的实用性,为数控磨床维修人员提供了依据,提前对磨床进行维护,减少不必要的时间浪费,节约成本。