灰关联分析及其在装备故障诊断中的应用

灰理论是研究和解决信息不完备系统的一种有效方法。具有“小样本、贫信息、不确定性”问题处理能力强、计算复杂度低等优点。实际工程中变速箱系统的故障具有复杂的灰特性。通过对灰理论中的灰关联原理、灰关联系数与分辨系数的关系、以及分辨系数的性质和取值原则的研究,成功地将灰关联分析应用于变速箱系统的故障诊断。实例结果表明：灰关联故障诊断方法计算简单．诊断结果与定性分析结论一致;能够为装备维修及状态预测提供理论指导;且对样本数量及其分布规律没有特殊要求,便于形成知识库中的规则,实用价值较大。     

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。     

新息灰理论在不确定性系统故障预测中的应用

结构复杂性、运行环境独特性和诱发故障多源性大大增加了现代设备系统的不确定性,从而导致能够反映设备系统主要特征的数据较少。针对不确定性设备系统贫信息的特点,将新息灰预测方法应用于设备系统运行状态的预测。仿真研究给出了基于新息灰理论的工业实例建模过程和故障预测结果,并与BP神经网络方法的计算结果进行比较,验证了新息灰预测方法的有效性与实用性。