王海涛 龚烈航

(1.广东机电职业技术学院 广东广州 510080；2.陆军工程大学野战工程学院 江苏南京210000)

油液光谱分析是利用各种金属元素的原子在迁跃过程中发射或吸收不同的光谱波长来了解液压油中所含金属元素的种类及含量，从而了解零件磨损状况，判断机械异常和预测故障的一种方法[1]。目前已广泛应用于航空、铁路、军事等许多重要部门。油液分析数据具有记忆性强、依时间连续变化的特点，通过预测未来数据的变化趋势结合油液分析数据的阈值，能够较早发现液压系统的故障征兆，避免更严重事故的发生，对保障设备正常运行具有极其重要的意义[2-6]。

依靠油液分析数据预测液压系统的运行状态时，因对液压系统内部的磨损及运行细节所知甚少，有理由认为液压系统为一灰色系统[7]。另外，油样的采集、测试过程相对复杂，成本高，油液样本相对较少。灰色预测模型所需数据样本少，无需考虑待预测系统的状态参数，仅依靠数据本身去预测系统未来状态的发展趋势，且具有较高的预测精度，因此，文中选择灰色预测模型作为预测工具。

灰色系统理论是研究少数据、不确定性的理论，自1982年邓聚龙教授创立灰色系统理论以来，已广泛应用于社会经济、工业、农业等领域，并取得了显著的成果[8-9]。GM(1,1)模型作为灰色系统理论的核心内容，是应用最广泛的灰色预测模型[10]。作为GM(1,1)模型的拓广，文献[11]提出了新灰色预测NGM(1,1,K)模型，称之为新NGM(1,1,K)模型。但在应用新NGM(1,1,K)模型时，出现拟合与预测精度不高的情况，甚至不如传统GM(1,1)模型。……