灰色预测法在机械测试中的应用

　　0 引 言

　　灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年创立的，在社会经济系统中已得到了广泛的应用，取得了较好的成果。由于其理论的简洁和思想方法的新颖，灰色理论中的灰色预测、关联度分析，灰色聚类和灰色决策都有可能成为设备故障诊断的有力工具。灰色系统理论是一种研究某些既含有已知信息又含有未知或未确知信息的系统理论和方法。它从杂乱无章的、有限的、离散的数据中找出数据的规律，然后建立相应的灰色模型进行预测。灰色理论的实质是对原始随机数列采用生成信息的处理方法来弱化其随机性，使原始数据序列转化为易于建模的新序列。而故障诊断过程是利用有限的已知信息，通过信息处理对含有不可知信息的系统(设备)进行诊断、预测、决策的过程。由此看出，灰色理论恰是设备故障诊断的合适工具。

　　随着以可靠性为中心的维修技术的发展以及机械的自动化程度的提高，对机械设备的可靠性提出了更高的要求，一旦机械设备某部件发生故障，将影响整个机械设备的正常运行，所以必须要求在故障发生之前能够有效地预测其发生或发展趋势。目前，现场用于监测设备运行状态的物理量是振动量、压力、温度、噪声、磨损量等容易测得的量，这些物理量随着运行状态变化，有随时间增加而增大的趋势。测得的数据大体有如下特点：(1)X(t i)>=0;(2) X (t i ) >= X(ti-1)。这两个特点表明数据有较强的趋向性，完全符合灰色建模的数据特征可以用灰色来模拟设备状态预测。灰色理论建模不是寻找数据的概率分布和统计规律，而是通过数据处理的方法来寻找数据间的规律，这恰恰弥补了概率统计方法的不足。灰色预测模型M(Gray Model)是用原始数据列

并用此累加数据建立微分方程而间接描述 、通过累加生成加强了确定性因素蕴含了随机因素，很好地满足了设备运行状态预测模型的要求。

　　1 问题的提出

　　设备的威胁是为了保持或恢复其完成规定功能的能力而采取的技术管理措施。设备维修有预防性维修和事后维修，其目的是以最低的费用很好地保持或迅速地恢复设备的功能。事后维修是在机械设备发生故障后才进行的维修，是一种原始的维修方式，因故障造成停机停产的经济损失大，维修时间长，费用高。预防性维修是指机械未发生停机或损失之前所进行的维修。随着设备或系统机构的日趋复杂，以及因发生故障所造成的经济损失日益增加，事后维修的局限性越来越明显。因此预防性维修变得越来越重要，成为一种不可缺少的方法。预防维修有两种基本的形式。