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题名基于遗传权重的产品故障间隔时间灰度预报
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作者
李铁
张文虎
张帅军
刘朋
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机构
洛阳职业技术学院机电工程学院
河南科技大学机电工程学院
中国一拖集团柴油机公司
中信重工机械股份有限公司矿山机械研究院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第9期101-106,100,共7页
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基金
国家自然科学基金青年基金科学基金项目(51905152)
空调设备及系统运行节能重点实验室开放课题项目(ACSKL2019KT02)
2020年度河南省高等学校重点科研项目(20B460012)。
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文摘
通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和灰度预报相结合的方法,在灰度预报中引入动态的缓冲算子权重ω,将灰度预报的残差方差和先验样本方差的后验差比值R作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法的交叉、变异操作对适应度函数进行寻优,最终计算出适应度函数最优值对应的最优缓冲算子权重ω,改进了灰度预报内部权重固定易造成模型失真、残差过大,以及评价不准确的缺点,形成了一套新的用于产品故障间隔时间预报的灰度预报模型GA-GM(1,1,ω)。通过对某型发动机产品故障预报的算例验证,以及GA-GM(1,1,ω)与灰度预报的对比分析,进一步证明了基于GA-GM(1,1,ω)进行产品故障预报的科学性、精确性与稳定性。
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关键词
遗传算法
灰度
预报
模型
产品故障间隔时间
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Keywords
genetic algorithm
gray-scale
prediction
model
product failure internal time
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分类号
TG163
[金属学及工艺—热处理]
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