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1、本文針對(duì)當(dāng)前機(jī)車(chē)視情維修中存在的技術(shù)問(wèn)題,開(kāi)展故障預(yù)測(cè)方法研究。以灰色系統(tǒng)理論和時(shí)間序列分析為工具,建立機(jī)車(chē)軸承故障預(yù)測(cè)模型。本文的主要成果與結(jié)論是: 1.總結(jié)機(jī)械故障預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r,分析了預(yù)測(cè)模型在故障預(yù)報(bào)中的重要作用。探討了常用的預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。指出多參數(shù)預(yù)測(cè)和組合預(yù)測(cè)在機(jī)械故障預(yù)報(bào)中的重要意義。 2.深入研究了灰色模型的建模機(jī)理和適用范圍。針對(duì)灰色GM(1,1)模型的不足,探討了一系列改進(jìn)灰色模型。
2、其中,灰色多變量預(yù)測(cè)模型—MGM(1,n)模型從系統(tǒng)的角度對(duì)多個(gè)診斷指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一描述,能較好地描述機(jī)械故障的發(fā)展。本文用滾動(dòng)軸承試驗(yàn)予以有效驗(yàn)證。 3.研究了時(shí)間序列模型。AR模型適用于描述平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程,而灰色模型善于預(yù)測(cè)發(fā)展序列。將二者有機(jī)結(jié)合,建立組合預(yù)測(cè)模型,能夠描述兼具確定性和波動(dòng)性的復(fù)雜趨勢(shì)。用于機(jī)械故障預(yù)測(cè),具有信息利用充分、精度高的優(yōu)點(diǎn)。試驗(yàn)表明,較單一模型有更高的預(yù)測(cè)精度。 4.綜合上述研究成果,開(kāi)發(fā)一套
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