无偏灰色模糊马尔可夫链在设备衰退预测中的应用

针对传统灰色马尔可夫模型在固有灰色偏差和抗干扰性方面的不足,提出一种基于无偏灰色模糊马尔可夫链的设备衰退趋势预测模型。首先,引入无偏灰色理论,建立无偏灰色模型,预测设备健康状态的总体趋势;然后,根据此趋势,采用模糊集合理论进行模糊状态划分,从分类方法上改进传统灰色马尔科夫模型,同时克服马尔可夫状态矩阵运算量大的缺点;最后,进行模糊马尔可夫残差修正,确定设备健康状态组合预测值。与传统灰色马尔可夫模型相比,该模型可有效提高预测精度。以屏蔽泵的健康状况数据为样本进行设备衰退趋势预测,结果表明:该模型对第13、14和15个周期的设备健康状态的预测,残差偏移率分别为0.24%、0.10%和-0.05%,对应传统灰色马尔科夫模型的残差偏移率0.46%、0.11%和0.08%,预测精度更高,能够有效实现设备衰退趋势的精确预测。     

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。     

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.     

灰色预测法在故障诊断中的应用

通过运用灰色系统理论建立关于轴承套磨损量的灰色预测模型,计算结果表明,预测模型的计算值与实际测定值之间非常接近,而且可进一步预测设备运行状态趋势。灰色预测法的引进,丰富了设备状态监测与故障诊断技术学科的基础理论。     

灰色预测在设备状态趋势中的应用

运用灰色系统理论对运行中的设备依其失效率建立了灰色预测模型,预报了设备运行状态趋势。     

一种基于神经元的灰色动态预测模型在工程实践中的应用

在陶瓷生产领域，陶瓷产品由于各自的工艺性能不同，对其烧结温度都有严格的要求。电窑是目前行业中普遍采用的烧结设备。作者通过采用人工神经网络中的BP模型和应用灰色系统理论中的GM（1，2）模型，建立电窑温度动态预测系统，运用此系统可以根据电窑进出口的炉温实时预测炉内温度，对电窑的安全，高效运行和预测设备使用寿命都有一定指导意义。     

基于灰色系统理论的电信设备拥有量预测

目的实现对电信设备拥有量发展计划的预测。方法引入灰色系统理论预测模型，结合国家统计局公布的近年来电信设备实际拥有量数据进行预测设计。结果形成一种使用灰色系统理论对电信设备拥有量发展计划的预测方法。结论该方法简单、快速、实用，具有一定的预测精度。在实施重大计划决策时，可与其他预测方法一起使用。     

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.     

基于灰色关联分析的交通运输设备制造业上司公司绩效评价

本文构建了交通运输设备制造业上市公司财务指标,采用灰色关联度分析方法,对2010年52家交通运输设备制造业行业上市公司进行绩效评价,结果表明2 0 1 0年交通运输设备制造企业总体具有不错的＂偿债能力＂和＂资产管理能力＂,但＂但盈利能力＂、＂成长能力＂和＂股本扩张能力＂方面行业整体表现欠佳;本文结果为分析交通运输制造业上市公司经营业绩的管理者和投资者们提供了的参考。     

改进的灰色关联模型在铁路装卸设备投资方案评估中的应用

针对铁路装卸设备投资决策中信息贫乏的特点，采用改进的灰色关联模型对设备投资涉及的决策进行分析评估。该模型对传统灰色关联模型的归一化方法存在的"只奖不罚"的不足做了分析改进，并将改进后的模型应用于路局装卸设备的租赁与购买设备的投资方案比选分析上，与传统模型计算的数据结果进行对比验证，说明了将该方法应用于铁路装卸设备投资方案评估的有效性和可行性。     

基于灰理论的化工设备诊断预测

首次对连续搅拌式反应釜和丙烷气体压缩机应用灰预测理论进行了故障预测,给出了GM(1,1)的灰建模过程,并以实例进行了检验,结果表明该预测模型计算简便、结果可靠。该方法应用于化工系统设备的运行状态监测、故障诊断预测,可及早判明故障的发展趋势及对设备的危害程度,为故障状态下的设备停车与否提供决策指导。     

灰色系统理论在机械故障诊断决策中的应用

将灰色关联分析用于机械故障诊断中，完成故障模式识别和诊断痴情，为了解决工作实际中故障样本获得的问题，引入灰色门限关联分析，用设定门限值的方法，完成对故障发展趋势的简易诊断。     

基于灰色系统理论的内燃机故障诊断

在传统诊断技术的基础上,结合灰色系统理论,提出了内燃机灰色故障诊断系统,并运用灰色关联度对样本进行聚类分析,实现对设备运行状况的监测与诊断。实例表明该方法简单实用,具有一定的工程应用价值。     

煤矿铁路巡道员伤亡事故灰关联故障树诊断

将灰色系统理论中的灰关联分析方法与可靠性理论中的故障树分析方法结合,引入到煤矿铁路巡道员伤亡事故的分析诊断中,通过计算故障树底事件结构中的重要度以及灰关联度的计算和排序,对煤矿铁路巡道人员被机车车辆撞轧故障树分析中各种故障模式发生可能性的大小进行了分析判断,在13个底事件构成的24个最小割集中,气候条件恶劣最易产生寻道员伤亡事故,曲线地段或臆测行事也较易产生巡道员伤亡事故,从而为准确预防事故的发生提供了理论依据,计算实例表明,这种方法行之有效,诊断结果可靠。     

基于灰色聚类分析的FJ44发动机故障诊断技术的研究

航空发动机故障诊断技术对于保证发动机的可靠性和飞行的安全性、经济行具有重要意义。本文以FJ44型航空发动机为研究对象,采用灰色系统理论对发动机常见故障类型进行分析,通过灰色聚类分析的方法实现发动机常见故障的诊断。实际参数验证表明该方法具有较高的可行性,对FJ44型发动机的故障诊断有一定的参考性。     

基于熵权法和灰色关联度分析的轴承故障诊断

文章以滚动轴承时域振动信号和频域振动信号中的无量纲特征参数作为故障诊断中的评价指标;在传统的灰色关联度基础上,引入熵值理论,将熵权法与灰色关联度分析方法相结合,建立基于熵权法的灰色关联度分析模型,并将其应用到轴承的故障诊断中;最后通过故障诊断实例验证了该方法可以有效地实现轴承故障状态的诊断,通过熵权赋值取得了理想的灰色...     

基于综合关联度分析的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断中,针对油中溶解气体分析,传统的三比值法难以包括和反映电力变压器内部故障的所有形态,在实际工作中存在许多变压器故障因查不到故障编码而无法判断的问题.结合油中溶解气体分析技术和灰色关联的相关理论,提出了一种面积关联度和斜率关联度相结合的综合关联度分析方法,给出了变压器故障诊断的算法步骤,并对权重系数的选取进行了探讨.该方法既能表征序列曲线的离散程度,又能反映序列曲线的变化走向相似度,能全面描述序列间联系的紧密程度.实验表明,将该方法用于变压器故障诊断,不仅克服了三比值法存在的问题,而且故障诊断准确率也高于面积关联分析方法和斜率关联分析 方法.在收集到的数据中随机选取350组进行计算,诊断准确率达到93.7%.     

基于改进灰狼算法-BP神经网络的智能巡检机器人电磁兼容故障诊断

智能巡检机器人巡检电力线路时可能受到电磁干扰而影响工作甚至发生故障,为有效地完成智能巡检机器人电磁兼容故障的诊断,提出一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer, IGWO)优化BP神经网络(IGWO-BP)的故障诊断模型。由于智能巡检机器人电磁兼容故障征兆与故障原因之间具有复杂的非线性关系,采用一般BP神经网络诊断模型存在着收敛速度较慢,易陷入局部最优,诊断准确率偏低的缺陷。针对以上问题,利用IGWO-BP的权值与阈值,将优化后的BP神经网络应用于智能巡检机器人电磁兼容故障诊断。仿真结果表明,相比于GWO-BP神经网络和一般BP神经网络,IGWO-BP神经网络诊断模型收敛速度加快,网络泛化能力增强,故障诊断准确率提高。     

基于模糊关联度的旋转机械故障多参数诊断

本文首先分析了几种多参数故障诊断方法的特点，进而从故障诊断的角度，分析比较了多参数故障诊断的参数样本与灰色关联度原始定义的数据样本的特点差异，提出了模糊关联度的概念，实测数据检验结果表明：模糊关联度分析比灰色关联度分析诊断准确度高，具有很好的应用前景。     

智能故障诊断技术及应用的研究

首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。