非等间隔GM(1,1)幂模型在变压器故障气体预测中的应用

电力变压器运行的安全可靠性对于电网稳定有着关键影响。以油浸式变压器为例,考虑到变压器故障气体监测中存在的采集技术局限与完备性差的现状,对IEC三比值法所需要的五种主要故障特征气体溶解度大小进行预测,为后续的故障诊断提供数据分析基础。针对变压器故障气体色谱分析中气体浓度数据采集的不完备性与小样本特征,引入非等间隔GM(1,1)幂模型,并基于遗传算法对背景值及幂指数进行协同优化,分别建立变压器内不同种气体的气体溶解度灰色预测模型。实验证明:相较现有常见基于灰色模型的变压器预测方法,例如基于GM(1,1)模型与Verhulst模型的方法,所提方法能有效地提高模拟精度及预测精度,而且模型不拘泥于基础数据的等间隔连贯性,具有较好的实用性及适应性。

单桩极限承载力非等步长灰色GM(1,1)模型预测精度分析

分析了GM(1,1)模型与静荷载试验确定极限承载力的不同之处,指出了原有GM(1,1)模型极限承载力预测精度检验方法的不足,提出了新的符合静荷载试验加载特点的精度检验方法。对于不同类型的Q-S曲线,分析了初始建模数据的选择对GM(1,1)模型极限承载力预测精度的影响,并由此提出了初始建模数据选取的方法。

基于DAHP算法及非等间隔GM(1,1)模型的电力变压器技术寿命预测研究

为减少电网提前或延迟退役电力变压器带来的巨大损失,提出了一种基于DAHP算法及非等间隔GM(1,1)模型的电力变压器技术寿命预测新方法。笔者首先从电力变压器特性出发,结合DAHP(改进的层次分析法)算法,构建电力变压器健康状况评估指标体系,并计算得到电力变压器的健康指数(health index)值。然后在电力变压器历年健康指数值基础上,结合灰色理论非等间隔GM(1,1)模型,建立了电力变压器技术寿命预测模型。最后,应用该模型分别对110、220、500 k V等级的在运电力变压器进行了技术寿命预测研究,验证了该方法的可行性,为电网退役电力变压器提供了参考依据。

非等时距GM(1,1)灰色模型在软土路基沉降预测中的应用

为正确估算软土地基沉降量,采用5种方法对非等时距沉降观测资料进行处理,并用GM(1,1)灰色模型进行沉降预测,在与某公路高路堤的实测沉降值进行比较后,推荐采用拉格朗日非等距数据处理方法;最后运用该模型对软土层的固结系数进行反演分析,得出一些有益结论。

基于改进灰色模型GM(1,1)的故障间隔时间预测

针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。

非等间距新息GM(1,1)模型及其应用

针对非等间距GM(1,1)模型建模精度低、适应性不强等问题,应用新信息优化原理及灰色系统建模方法,采用原始数据序列的第n个分量作为灰色微分方程的初始条件,提出了非等间距新息GM(1,1)模型.基于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一,对非等间距新息GM(1,1)模型的背景值构造进行了研究,根据灰色模型的指数特性和积分特点,利用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,重构非等间距新息GM(1,1)模型的背景值,并给出了背景值构造公式.该背景值不仅适用于等间距新息建模型,也适合于非等间距新息建模型,具有精度高、适应性强等特点.实例表明,所建模型具有良好的实用性和可靠性.

非等间隔加权G(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

文中针对建筑物沉降监测数据量少、贫信息和非等时距等特点,引入单位时间差系数,将非等时距序列转化成等时距序列,建立非等间隔G(1,1)预测模型,依据监测数据对模型的贡献大小,引入权重矩阵以提高模型的预测精度。实践表明所建非等间隔加权灰色GM(1,1)模型的预测精度更高。

基于Niche GA的灰色GM(1,1,λ,△t_k)优化模型

在非等间隔GM(1,1,D,△t_k)模型基础上,建立了更具一般性的非等间隔GM(1,1,λ,△t_k)模型,并给出了求解最优GM(1,1,λ,△t_k)模型的小生境遗传算法,实例证明,用GM(1,1,λ,△t_k)模型进行预测能取得好的效果。

改进的灰色多变量GM(1,N)模型及其应用

针对传统灰色多变量GM(1,N)模型的时间响应式不精确和建模精度不高等问题,利用各变量的一阶累加序列具有近似非齐次指数增长率的特性,对传统GM(1,N)模型的背景值进行了重构,提出了一种改进的GM(1,N)模型,并给出了该模型的参数估计式和近似时间响应式.最后通过算例模拟和应用实例表明了改进的GM(1,N)模型的有效性和实用性.

基于Hermite插值法的GM(1,1)模型在软基地表沉降预测中的应用

地表沉降量作为判定地基卸载时间的直接技术指标,其计算的准确性已成为各类工程技术人员面临的难题之一。为研究某软基施工过程中加固效果的动态变化情况,采用Hermite插值法将现场地表沉降实测数据转化为等时间间隔,并基于转化结果建立了GM(1,1)模型和对应的时间响应函数,以预测不同时间下的地表沉降量。分析计算结果表明:GM(1,1)模型的计算精度等级为1级,对不同时间下的地表沉降量能进行较好的预测;同时,为今后解决类似复杂沉降预测问题提供了借鉴和指导。

基于残差补偿灰色马尔科夫模型的校准间隔预测方法

为了实现对测量仪器科学、合理的校准间隔的预测,根据历史数据的特点,将灰色预测模型与马尔科夫预测方法相结合,用灰色GM(1,1)模型预测校准数据的总体变化趋势,用马尔科夫模型预测残差序列的状态变化,进而得到校准数据的预测值。用实验数据对模型进行了验证。结果表明,模型很好地体现了测量仪器关键参数的发展过程,适于校准间隔的预测。

基于函数cot(x^(α))变换的加权非等间隔灰色GM(1,1)模型及其应用

针对建筑物累计沉降监测数据量少、信息贫乏、非等间隔、光滑性差且呈近似指数增长等特点,建立了非等间隔灰色GM(1,1)预测模型.采用函数cot(x^(2))对原始建模监测数据进行光滑度提升变换,再按作用和地位不同对建模监测数据赋予不同权重,以此提高了模型的预测精度.实证分析表明加权非等间隔灰色cot(x^(2))-GM(1,1)模型具有较高的预测精度,可用以工程实践.

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%。

非等间隔GM(1,1)幂模型及应用

GM(1,1)幂模型是灰色Verhulst模型的推广.在灰色Verhulst模型和等间隔GM(1,1)幂模型基础上提出了非等间隔GM(1,1)幂模型,并对模型进行求解.同时讨论了GM(1,1)幂模型曲线形状和幂指数以及发展系数之间的关系,研究了非等间隔GM(1,1)幂模型的参数空间.将平均相对误差看成幂指数的函数,根据序列形状判断幂指数的范围,利用粒子群算法求解幂指数,克服了灰色Verhulst模型的缺陷.最后实例表明:GM(1,1)幂模型建模精度高于灰色Verhulst模型,该方法具有重要的理论意义.

非等间隔GM（1,1,tα）幂次时间项模型及其应用

GM(1,1,tα)幂次时间项模型是灰色GM(1,1)模型的推广.在灰色GM(1,1)模型和等间隔GM(1,1,tα)幂次时间项模型的基础上提出非等间隔GM(1,1,tα)幂次时间项模型,并对模型进行求解.讨论了GM(1,1,tα)幂次时间项模型的曲线形状、发展系数以及幂指数间的关系,研究了非等间隔GM(1,1,tα)幂次时间项模型的参数空间.将平均相对误差看成幂指数的函数,根据序列形状判断幂指数的范围,并利用粒子群算法求解幂指数.实际应用验证了所提出模型的有效性.

灰色预测在隧道工程沉降变形分析中的应用

对广州市生物岛至大学城隧道工程沉降变形监测的非等间隔观测序列进行数据处理,变成等间隔的数据序列,运用GM(1,1)模型进行变形分析与预测。并通过实例计算分析,证明预测值和实测值非常接近,表明己经建立的模型有较强可靠性和较高精度,可在类似条件下的隧道工程的信息化施工过程中应用。

基于灰色模型的建筑物沉降预测研究

由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。

地基沉降预测的两种灰色模型与Asaoka法

Asaoka法、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型都是地基沉降预测中的常用模型。通过分析Asaoka方程与两种灰色模型之间的联系,指出灰色模型理论与Asaoka法一阶微分方程具有一致性,可以利用GM(1,1)模型代替Asaoka法进行沉降预测;灰色Verhulst模型是参数收敛的时变参数Asaoka方程。分析指出三种方法都存在两点不足,即只能应用于等时距沉降数据分析以及参数求解精度还可以进一步提高,从而建立了改进的GM(1,1)模型和改进的灰色Verhulst模型,最后通过工程实例说明了改进灰色模型的具体应用。

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。

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

通过对广州市某地产开发公司新建的居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和以相邻观测时间间隔为权直接生成1-WAGO非等间隔GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了1-WAGO非等间隔GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。