基于改进灰色GM模型的装备磨损趋势评估

作     者：王宁 曹蔚 王海文 杨科 彭润玲 WANG Ning CAO Wei WANG Hai-wen YANG Ke PENG Run-ling

作者机构：西安工业大学机电工程学院西安710021 西安交通大学教育部现代设计与转子轴承系统重点实验室西安710049 陕西省机械设计研究院陕西咸阳712000 

出 版 物：《重庆理工大学学报（自然科学）》 (Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2017年第31卷第3期

页      面：52-57页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51505360) 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2016JM5083) 陕西省教育厅科研计划项目(15JK1334) 

主　　题：磨损预测 趋势评估 GM模型 数据驱动 

摘      要：磨损是影响高端装备精度保持性的关键因素,因磨损量难以测量,对磨损状况进行准确的预测较为困难。针对上述问题,研究一种基于灰色GM模型的磨损预测方法,构建了数据驱动的模型参数优化算法,能更有效地挖掘时间序列的内在联系及变化规律。对装备磨损监测数据进行处理和预测分析,与传统GM模型预测精度进行对比,结果表明:改进模型预测精度更高,适用于中长期预测。