李 宏 坤， 赵 长 生， 郭 骋， 赵 利 华

（1.大连理工大学 机械工程学院，辽宁 大连 116024；2.大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁 大连 116024）

0 引 言

所谓预测就是将历史数据进行数学建模，借助数学模型进行外推，将模型的外推值作为真实值的参考的过程.而机械设备寿命预测是指根据历史监测结果进行分析，估计设备故障可能发生的时间，以便主动掌握设备运行状况.设备寿命预测对于减少设备维修成本和提高生产效益具有重要实际意义.

目前，机械设备寿命预测方法主要包括损伤积累法和特征参数法.影响机械设备寿命的因素不但较多而且变化复杂，且损伤积累预测方法的分散性较大[1]，所以损伤积累预测方法在机械设备寿命预测中难以实现.特征参数预测方法是寿命预测的研究方向之一，其关键是特征提取和参数的建模方法.特征参数预测方法较多，如灰色理论预测、模糊预测、神经网络预测、混沌预测、回归预测、时间序列预测等.可以说，没有一种方法能够预测所有序列，每一种预测方法都有各自的适用范围和局限性[2].

GM（1，1）模型是灰色预测理论中最具有代表性的基础内容，具有贫信息、高精度、简机理等建模特点，已在机械设备寿命预测[3、4]等各个方面得到广泛应用并取得了不错的效果[5、6].但是传统GM（1，1）预测模型也并非完美，其最大不足就是预测偏差大，适用范围窄.为了提高此方法在机械设备预知维修中的实用性，本文……