【摘 要】
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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
【机 构】
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北京理工大学车辆传动国家重点实验室
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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
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