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改进欧拉算法在油液光谱分析趋势预测中的应用

豆建宏 | -> | 885| 0| 0.18904MB |光谱油液分析,改进欧拉算法,综合传动,趋势预测,灰理论

豆建宏 豆建宏 | 文档量 |浏览量17767

摘 要 基于原子发射光谱油液分析是大型机械设备磨损状态监测与故障诊断的重要技术, 由于灰预测理论在趋势预测方面具有明显的优势, 文章利用油液原子发射光谱分析结果, 结合灰预测理论, 建立了某综合传动油液中金属元素Fe 趋势变化的灰预测模型。在模型参数辨识求解上首次引入了改进欧拉算法, 解决了避免原灰预测模型在实际应用过程中出现的预测结果主要依赖于第一个实测值的问题, 使得预测结果更准确。将该算法结合原子发射光谱分析Fe 元素浓度的阈值制定, 有效地捕捉到综合传动发生故障的征兆信息, 及时采取措施防止综合传动的故障, 具有很好的推广应用价值。
    原子发射光谱分析法是利用物质受电能或热能激发后发射出特殊光谱的性质来判断物质组成的方法。任何物质都有特定的发射和吸收光谱, 通过测定物质的发射光谱就可以相应测定出物质的成份和含量[1 ] 。元素的浓度愈高, 则受激发后, 它产生的辐射线的强度也愈高, 从而得到元素光谱的定量分析值(浓度) 。从机械设备润滑系统中, 定期地、持续地采取油样并进行光谱分析, 就可以获得反映设备工作状态的各种信息及其变化[2 ] 。利用油液原子发射光谱分析进行大型机械设备的状态监测、故障预测是现在国内研究的重要课题之一[3 ,4 ] 。
    任意一个复杂机械系统, 其将来的系统状态并不是完全孤立的, 必然与该系统现在和过去的状态存在着或多或少的联系, 预测技术正是基于这一点发展建立起来的。灰色理论冲破了经典数学的限制, 它把一切随机量都视为在一定范围内变化的灰色量。尽管表征系统行为特征的数据是杂乱无章的, 然而灰色理论却认为它同样具有某种功能, 具有某种因果关系, 只是不经数据处理, 难以识别, 而在数据生成以后,其规律性就会显现出来, 灰色建模理论正是基于这样一种观点。灰色系统理论对样本容量的要求较低, 并可在不完全信息中通过一定的数据处理找出系统各因素之间的关系。
    本文所研究的某军用履带装甲车的综合传动, 其故障产生及发展过程具有不确定性因素, 因此我们可以将其视为一个灰色系统。灰色理论用于故障预测的原理是把被预测系统看成是一个灰色系统, 利用存在的已知信息去推知含有故障模式的不可知信息的特性、状态和发展趋势, 并对未来故障的发展作出预测和决策。
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