王 宁，曹 蔚,2，王海文，杨 科，彭润玲

(1.西安工业大学 机电工程学院，西安 710021; 2.西安交通大学 教育部现代设计与转子轴承系统重点实验室，西安 710049; 3.陕西省机械设计研究院，陕西 咸阳 712000)

基于改进灰色GM模型的装备磨损趋势评估

王 宁1，曹 蔚1,2，王海文3，杨 科1，彭润玲1

(1.西安工业大学 机电工程学院，西安 710021; 2.西安交通大学 教育部现代设计与转子轴承系统重点实验室，西安 710049; 3.陕西省机械设计研究院，陕西 咸阳 712000)

磨损是影响高端装备精度保持性的关键因素，因磨损量难以测量，对磨损状况进行准确的预测较为困难。针对上述问题，研究一种基于灰色GM模型的磨损预测方法，构建了数据驱动的模型参数优化算法，能更有效地挖掘时间序列的内在联系及变化规律。对装备磨损监测数据进行处理和预测分析，与传统GM模型预测精度进行对比，结果表明：改进模型预测精度更高，适用于中长期预测。

磨损预测；趋势评估；GM模型；数据驱动

随着电力、船舶、航天、航空、冶金工业装备对制造技术要求的不断提高，高速、高精度、多功能复合、重型已成为现代高端装备技术发展的必然趋势。而高速、高精度与复合功能的增加，使现代装备形成了一个集机械、电子、流体、控制为一体的复杂系统，导致现代装备的可靠性下降，先进的性能不易维持。随着使用时间增长，装备都会发生不同程度的磨损，磨损的出现轻则导致精度丧失，严重时很容易发生故障。因此，实时监控磨损特征量、及时得到剩余寿命预测值有着经济和安全的双重意义。……