灰色系统理论在机械故障诊断中的应用

利用灰色系统理论中灰色预测模型、灰色关联度的分析，对机械设备是否存在故障进行分析，并对机械设备的未来作出预测和决策。     

基于K-S距离的GM(1,1)的机械设备剩余寿命预测

在工程应用中的振动信号大多为非线性非平稳信号,为了能充分利用工程中采集的振动信号中的信息,以kolmogorov-smirnov检验为基础,提出了以K-S距离作为机械设备各退化状态退化指标的方法.根据经验设定机械设备完全失效对应的退化指标的阈值,用退化指标序列训练灰色模型,然后用训练好的模型预测退化指标的变化趋势,从而估计退化指标到达设定阈值时的时间并以此作为机械设备的剩余使用寿命.最后通过轴承的全寿命周期振动信号对其验证,结果表明所提出的预测方法可以有效地预测轴承的剩余寿命.     

基于K—S距离的GM（1，1）的机械设备剩余寿命预测

在工程应用中的振动信号大多为非线性非平稳信号,为了能充分利用工程中采集的振动信号中的信息．以kolmogorov—Smirnov检验为基础．提出了以K—S距离作为机械设备各退化状态退化指标的方法．根据经验设定机械设备完全失效对应的退化指标的阈值．用退化指标序列训练灰色模型,然后用训练好的模型预测退化指标的变化趋势．从而估计退化指标到达设定阈值时的时间并以此作为机械设备的剩余使用寿命．最后通过轴承的全寿命周期振动信号对其验证．结果表明所提出的预测方法可以有效地预测轴承的剩余寿命．     

灰色系统理论在设备故障诊断中的应用

本文把灰色系统理论首次用于机械设备的故障诊断中,较好地解决了设备状态预测和故障模式识别问题。具有方法简单、计算量小、诊断结果可靠、不需要复杂设备等优点,便于现场工作人员掌握和应用。     

灰色系统理论在设备故障诊断中的应用

将灰色系统理论应用于设备的故障诊断，较好地解决了设备状态预测和故障模式识别的问题.研究结果表明，该方法具有简便易行、计算量小、诊断结果可靠、不需要复杂的诊断设备以及诊断快捷等优点，可广泛运用于工业企业、医疗卫生等行业各种机械设备的故障诊断.     

直升机航迹预测精度分析

该文全面分析直升机航迹预测方法，给出直升机航迹模型和去相关的航迹及其预测精度分析，提出用灰色系统实时在线建立直升机航迹的GM预测模型，并进行精度预测。结果表明，去相关的卡尔曼滤波方法虽可提高预测精度，但计算量较大，对目标作机动时，预测误差较大；而用灰色系统预测直升机航迹，只需用较少的探测数据，就可以得到较高的预测精度。     

蜗轮副磨损的灰色马尔柯夫预测法

介绍Ｇｒｅｙ－Ｍａｒｋｏｖ模型的基本原理和方法，并将这一方法用于某大型圆盘给料机蜗轮副磨损量的预测。结果表明，用灰色预测理论预测设备运行状态，方法简单，计算量小，结果可靠，可达到使设备处于最佳运行状态的目的。     

电力系统负荷的灰色预测

根据灰色系统理论，以电力部门积累的基础数据为依据，建立了用以进行电力负荷预测的ＧＭ（１，１）模型，并给出了简捷的求解方法，它弥补了传统预测方法需要基础数据量大的要求。通过实例，显示出灰色预测的优越性和有效性     

高速公路车流量预测方法的研究

阐述了高速公路车流量预测研究的意义，并对各种预测方法进行了详细的讨论。通过一个高速公路的实例，对这些预测方法进行了对比分析，并对这些预测方法在高速公路车流量预测问题上的适用性进行了归纳总结。     

短期负荷预报的灰色系统方法

采用一种改进型的灰色预测方法即灰色校正变模型法对电力系统的短期负荷进行预测。该方法的特点是能根据电力负荷在不同预测点的变化趋势，自动选择在给定预测点上误差最小的预测模型，并针对电力负荷的季节性，周期性变化的特点，有用系数法进行修正，从而给出各预测点的最佳预测结果。     

基于灰色理论的设备状态预测

针对一般GM(1,1)多步预测方法的不足,提出了一种基于代谢递补GM(1,1)的状态预测方法.该方法首先对原始信号进行预处理,再通过递补思想进行多步预测,然后利用更新数据进行代谢预测,最后计算设备状态的预测值与真实值误差,根据预测值的趋势判断设备的未来状态.实例分析结果表明,该方法所需数据样本少且数据训练时间短,后八步的预测精度可满足工程精度,能有效地应用于设备的中长期在线状态预测.     

基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测

根据核电设备运行参数的历史数据,利用灰色系统GM（1,1）预测模型建立动态微分方程,并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大,则用BP神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正,以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例,对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明,用BP 神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正相比较GM（1,1）预测模型,预测精度得到了显著提高。     

炼铁设备故障预测模型的建立与应用

炼铁设备运行过程多样复杂,设备故障的预测与分析应适应现代化的设备管理要求.将灰色系统GM(1,1)与新陈代谢模型相结合,建立了炼铁设备故障预测模型.该模型对实时数据进行处理,通过分析数据间的规律,预测设备的可靠性.安钢热风炉风机运行动态监测的实例表明:该模型可实时地根据设备运行状态进行数据分析,与传统的分析手段相比,具有快捷、方便、可信度高的特点.模型可以大幅度减少模拟计算工作量、提高预测精度.     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

基于小样本的非等距加速应力试验寿命预测方法

对非等距灰色GM(1,1)模型作进一步的改进,给出了一种新的非等距GM(1,1)模型.该模型与传统的非等距模型生成方式不同,在数据生成处理时,不是直接利用原始数据进行建模预测,而是通过对原始数据取对数变换,作降幅平滑处理,然后再对背景值加权处理.背景值加权的权重不是传统的绝对距离,而是相对距离,可以有效地避免改变原始数据列的性质.实例表明,对于非等距加速应力试验寿命预测,改进后的模型与Arrhenius模型及传统的非等距GM(1,1)模型相比,具有更好的建模精度和较强的适应性.     

高速公路交通量预测的GM(1,1)残差改进模型

针对传统GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在误差过大、计算复杂的问题,通过定义残差序列,对预测序列与残差序列进行累加再处理,构造新的序列数据;并且对新序列数据构造GM(1,1)残差改进模型,以进行预测。模型应用于某高速公路某收费站,对9期序列数据进行了模拟预测。结果表明,GM(1,1)残差改进模型的平均预测误差为7.25%,优于传统GM(1,1)模型预测的平均相对误差12.7%。     

系统灰预测在货运周转量中的应用

在对重庆水运发展现状研究的基础上,建立了适合重庆水运货运周转量的系统灰预测模型,即GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型,通过对实际数据的预测与比较,发现嵌套模型的预测精度明显优于普通的GM(1,1)模型。最后利用该嵌套模型对2010～2012年重庆水运的货运周转量进行了预测。     

隧道围岩变形量预测的灰色模型应用比较研究

隧道施工过程中的围岩变形监测是掌握围岩的动态信息、确保施工期间隧道稳定性的重要手段.围岩位移预测则是支护形式、支扩参数设计恰当与否和了解运营以后隧道长期稳定性的关键所在.传统预测方法有基于岩体力学理论的计算方法、基于实测值的拟合方法等,本文通过以实际工程原始数据列作为参考数列,建立围岩预测量测数据的灰色预测预测模型以及3种GM(1,1)改进模型,并通过比较结果及关联度分析发现,一般的GM(1,1)灰色预测模型适用于围岩变形量的短期预测,更新递增模型和新陈代谢模型在作较长期预测时,预测精度更高.     

具有白指数律重合性的GM(1,1)的建模方法

利用灰色模型的级差格式的概念,找到了GM（1,1）模型的背景函数,从理论上说明了GM（1,1）模型与GM（1,1）逐步优化直接建模加速方法两者的关系,GM（1,1）逐步优化直接建模加速方法是一个近似精确级差格式,而原GM（1,1）模型在模型曲线接近直线时是一近似精确级差格式。以此为基础,并通过实例说明了GM（1,1）模型的有效性,及累加生成可降低误差的影响,增强规律性。     

基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。