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基于改进灰色GM模型的装备磨损趋势评估
被引量:
6
1
作者
王宁
曹蔚
+2 位作者
王海文
杨科
彭润玲
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017年第3期52-57,共6页
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...
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。
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关键词
磨损预测
趋势评估
GM模型
数据驱动
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职称材料
题名
基于改进灰色GM模型的装备磨损趋势评估
被引量:
6
1
作者
王宁
曹蔚
王海文
杨科
彭润玲
机构
西安工业大学机电工程学院
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
陕西省机械设计研究院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017年第3期52-57,共6页
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)
文摘
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。
关键词
磨损预测
趋势评估
GM模型
数据驱动
Keywords
wear prediction
trend evaluation
GM model
data driven
分类号
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进灰色GM模型的装备磨损趋势评估
王宁
曹蔚
王海文
杨科
彭润玲
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017
6
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