柴油机整体性能预测的灰色神经网络方法

现代化的设备状态检测和故障诊断理论已经把设备的寿命预测作为一个重要的组成部分。随着科学技术的发展，运行设备状况的复杂化程度越来越明显，传统的数学建模预报方法已不能满足设备的复杂化和现代化要求，对于油用大功率在用柴油机而言，这种信息的复杂性、不确定性程度反映更加明显，为了准确地对在用柴油机性能作出预测，现文将灰色理论和神经网络相结合，建立了灰色神经网络模型来预报柴油机的状态。将原始序列作累加生成处理后，采用BP算法神经网络方法进行预报。实践证明，采用这种方法提高了预报精度，缩短了预测时间，取得了较好的预报效果。