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。     

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.     

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。     

基于灰色理论的电厂设备状态趋势预测研究

本文提出了基于灰色预测理论的机械设备状态监测方法,重点介绍了灰色预测理论的内容及其应用;其根据设备自身历史数据建立动态微分方程,并预测自身的发展,具有数据量小、计算简单、预测准确的特点.通过实例证明,该方法是有效的.     

基于改进的灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用

面对中长期电力负荷预测“小样本”、“少信息”、“非线性”等特点[1],灰色预测模型在电力负荷预测中起决定性的作用。该文论述了基本GM（1,1）模型、一次平滑法的GM（1,1）模型。针对以上两种模型的缺点和不足,通过对初始数据的二次平滑处理,又提出了改进的灰色预测模型---二次平滑法的GM（1,1）模型。通过算例检验与典型的实例研究上述3种灰色模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,和前面两种预测模型相比较,二次平滑法的GM（1,1）模型在电力系统电量的实际预测中更精确,误差更小。     

分离器腐蚀接管剩余寿命的灰色预测

对于海洋工程平台三相分离器局部腐蚀严重且存在腐蚀影响因素较多、腐蚀数据较少的问题,提出将壁厚随腐蚀减薄作为灰色综合量,对某平台一级分离器井流物入口接管的剩余壁厚进行灰色预测。针对传统GM(1,1)模型未对数据进行预处理和新信息利用不充分的问题,综合平移和累加最新值定解法对其进行改进,并分析了改进过程中需注意的问题。通过与其他三种灰色预测模型进行精度对比,证明了改进的有效性,并在此基础上预测接管的剩余寿命,为腐蚀管理人员制定相应的防腐蚀计划提供参考。     

用GM(1,1)模型对起重机最大静轮压的灰色预测

利用建立灰色系统理论的GM(1,1)模型,对50 t双梁桥式起重机的最大静轮压进行预测,结果显示预测值与实际值高度吻合,表明将灰色系统理论应用于起重机行业有关参数的预测是有效可行的。     

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。     

基于灰色理论GM(1,1)模型的企业能耗预测方法与实例研究

企业生产过程中影响能源消耗量的因素繁多、影响关系复杂,导致能源预测较为困难。论文引入灰色理论,提出了基于GM(1,1)模型的企业能源消耗预测方法。以某企业历史能耗样本数据为基础,运用GM(1,1)模型,对2014-2020年的企业能耗总量进行了预测和分析。通过对其真实值与预测值相对误差等指标的分析验证,得到2014-2020年的能源需求量。论文提出的能源预测方法可作为评估项目经济效益的依据,为企业生产的有序用能安排提供了较为实用的技术手段。     

基于灰色系统理论的山西省物流需求预测分析

运用灰色预测法理论,根据山西省物流需求指标的数据,建立物流需求预测模型,对山西省的物流需求量进行了科学的预测,为物流业的可持续发展提供理论依据,具有指导意义。     

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%。     

灰色时序组合模型在发动机状态监测中应用的研究

分析了时序AR（n）模型和灰色GM（1,1）模型2种故障预报模型的优点和缺点,将2种模型有机地结合起来,提出了一种新的灰色时序组合预报模型。通过对一组发动机铁谱数据进行检验以及比较,表明提出的组合模型比2种原始模型具有更好的预报结果。证明了灰色时序组合模型在发动机油液铁谱分析与状态监测中的优越性。     

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。     

灰色系统模型在机床热误差建模中的应用

提出了采用灰色系统模型进行机床热误差建模的基本原理及方法，以及其在机床热误差补偿建模中的应用。论述了如何利用实测的热误差序列，通过对全数据GM（1，1）模型、新信息GM（1，1）模型和新陈代谢GM（1，1）模型进行机床热误差建模和预报，得出了新陈代谢GM（1，1）模型是机床热误差补偿建模最理想模型的结论。     

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%。     

MGM(1,N)模型在结构载荷-应变关系中的应用

由于在役结构受到外部各种因素的影响,使其结构参数及材料性能都发生了变化,而这种变化对结构的力学性能的影响又是不确定的,因此结构在实际工作状态下的强度难于用一个确定的数学公式表达清楚。本文运用灰色系统理论的多变量动态灰色建模方法建立了在役结构在实际工作状态下的载荷-应变关系的预测模型,并对失效荷载进行了预测,计算得到了结构的失效载荷及在该载荷作用下的应变,与实测结果十分吻合。因此运用多因素灰色系统理论建立的预测模型MGM(1,N)具有较高的拟合精度和预测精度,在其它工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。     

基于灰色理论对海上风机塔架承载能力的预测

在海上风力发电系统运行过程中,通过对低海况下塔架结构的应力水平监测,获得一系列的结构应力幅与风速风向的关系及自重对塔架结构应力的影响关系。基于灰色预测模型——GM（1,1）模型,本文对塔架结构的高风况下应力水平进行预测,计算了塔架结构的承载能力,为今后塔架的设计研究提供了基本的试验数据。