：
[0082]
(8)
[0083]應(yīng)用最小二乘法對(duì)GM(1，1)一階灰色模型SQ(i)+as2(i) =b中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié) 果為：
[0084] BTA (:9)
[0085] 最終利用公式（9)計(jì)算得到GM(1，1) 一階灰色模型中的參數(shù)a，b，從而構(gòu)建
為待定參數(shù)列，由公式（8)得到矩陣138分別 如下：
[0086]
[0087]由公式(9)計(jì)算得到參數(shù)列為￡ =[0.15272,2.64727f.，
[0088] S45、計(jì)算得到GM(1，1)一階灰色模型的白化方程為dsi/dt+asi = b，其時(shí)間響應(yīng)函
數(shù)為：
[0089] (10)
[0090]計(jì)算GM(1，1)一階灰色模型的基本型方程SQ(i)+as2(i)=b的時(shí)間響應(yīng)序列，結(jié)果 為：
[0091]
(11)
[0092]其中? = 2，···，Ν。利用公式（11)可求得序列Si*元素的模擬值，再根據(jù)序列SjPSo 中元素間的關(guān)系，應(yīng)用公式(12)求出原So序列元素的模擬值：
[0093]
(12)
[0094] 將步驟S44的計(jì)算結(jié)果帶入公式（11)和（12)，得到基本型方程為SQ(i)+0.15272 S2 (i) =2.64727,時(shí)間響應(yīng)序列為：
[0095]
[0096] 其中i = 2，'"，5。從而計(jì)算得到對(duì)4的模擬值：=丨4.17,6.04,7.64,9.0丨卜
[0097] 由步驟S42中序列51與5〇的關(guān)系，計(jì)算得到5fS]序列元素的模擬值為 .? 1 1 = ；2.17,1.86,1.60,1.37| 〇
[0098] S46、對(duì)序列SdPSi中元素的模擬值進(jìn)行誤差檢驗(yàn)。用公式（13)計(jì)算模擬值的殘差：
[0099] " ('）=.、>(/)- .?。（/)，f. = 2, ··'，Λ L·
[0100] 用公式（14)計(jì)算模擬值的相對(duì)誤差：
[0101]
(14)
[0102] 最終得到模擬值及結(jié)果的殘差和相對(duì)誤差如表4所示;為了對(duì)方法的可行性和結(jié) 果的正確性進(jìn)行驗(yàn)證，接著對(duì)平均可用度原始數(shù)據(jù)列運(yùn)用前面步驟進(jìn)行灰色模型預(yù)測(cè)，結(jié) 果如表4所示。同理，取表1中另一組數(shù)據(jù)(編號(hào)30-34,預(yù)測(cè)35)，計(jì)算結(jié)果也記入表4中。
[0103] 表4
[0104]
[0105]
[0106] 由表4可知，利用第1-5次的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)第6次數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，殘差約為-0.00017， 相對(duì)誤差約為0.018%;符號(hào)化序列的預(yù)測(cè)殘差約為-0.18,相對(duì)誤差約為18%。同樣，利用 第30-34次觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)第35次數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)殘差約為-0.0004,相對(duì)誤差約為 0.0043%;而符號(hào)化序列的預(yù)測(cè)殘差約為-0.07,相對(duì)誤差約為3.5%。結(jié)果表明，灰色預(yù)測(cè) 技術(shù)對(duì)原始觀測(cè)數(shù)據(jù)序列具有非常高的預(yù)測(cè)精度，對(duì)符號(hào)化序列預(yù)測(cè)精度較高。同時(shí)，符號(hào) 化序列的預(yù)測(cè)與原始數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)具有同樣的趨勢(shì)，表明灰色預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)符號(hào)化序列的預(yù) 測(cè)是可行的。但符號(hào)序列是對(duì)原始數(shù)據(jù)序列的粗粒化，存在主觀不確定性。符號(hào)序列的相對(duì) 誤差明顯大于原始觀測(cè)數(shù)據(jù)序列，這也是符合客觀實(shí)際的。
[0107] 本發(fā)明針對(duì)復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)質(zhì)量控制和質(zhì)量特性預(yù)測(cè)建模方面的不足，從復(fù)雜機(jī)電 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能和服役工況入手，提取影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，確定系統(tǒng)關(guān)鍵質(zhì)量特性。 收集在設(shè)計(jì)、制造和服役過(guò)程的一系列反映系統(tǒng)質(zhì)量特性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用符號(hào)化建 模分析方法，將原始質(zhì)量特性時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的符號(hào)序列;計(jì)算表征符號(hào)化序列波動(dòng) 特性的Shannon熵值，得到序列直方圖及主要變化模式;接著基于主要變化模式對(duì)系統(tǒng)質(zhì)量 特性進(jìn)行初步預(yù)測(cè)。運(yùn)用灰色理論對(duì)數(shù)據(jù)序列趨勢(shì)變動(dòng)較好的擬合能力，采用GM(1，1)一階 灰色模型對(duì)符號(hào)化質(zhì)量特性序列進(jìn)行預(yù)測(cè)建模，從而最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)相應(yīng)質(zhì)量 特性預(yù)測(cè)。符號(hào)化序列能夠捕捉原始數(shù)據(jù)序列的大尺度特征，并且能夠降低動(dòng)力學(xué)噪聲和 測(cè)量不確定性的影響，其計(jì)算效率也相對(duì)較高。對(duì)復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)質(zhì)量特性進(jìn)行預(yù)測(cè)能夠反 映其質(zhì)量特性設(shè)計(jì)指標(biāo)的合理性，能否滿足用戶的需求。同時(shí)，通過(guò)質(zhì)量特性預(yù)測(cè)對(duì)復(fù)雜機(jī) 電系統(tǒng)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)一步查明質(zhì)量影響因素和故障原因，從而制定相應(yīng)的維護(hù)策略 對(duì)系統(tǒng)加以改善，提高整體質(zhì)量。
[0108] 本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將會(huì)意識(shí)到，這里所述的實(shí)施例是為了幫助讀者理解本發(fā) 明的原理，應(yīng)被理解為本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于這樣的特別陳述和實(shí)施例。本領(lǐng)域的 普通技術(shù)人員可以根據(jù)本發(fā)明公開的這些技術(shù)啟示做出各種不脫離本發(fā)明實(shí)質(zhì)的其它各 種具體變形和組合，這些變形和組合仍然在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)符號(hào)化質(zhì)量特性灰色預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 51、 根據(jù)復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)服役實(shí)際環(huán)境工況、系統(tǒng)功能、性能以及系統(tǒng)組成，綜合分析系 統(tǒng)故障模式和系統(tǒng)質(zhì)量的影響因素，確定并抽象出系統(tǒng)的關(guān)鍵質(zhì)量特性； 52、 根據(jù)步驟S1中系統(tǒng)的關(guān)鍵質(zhì)量特性，調(diào)研和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)收集相關(guān)數(shù)據(jù)，提取系統(tǒng)關(guān)鍵 質(zhì)量特性時(shí)間序列數(shù)據(jù)； 53、 選取符號(hào)劃分規(guī)則處理步驟S2中得到的系統(tǒng)關(guān)鍵質(zhì)量特性時(shí)間序列數(shù)據(jù)，得到相 應(yīng)的質(zhì)量特性符號(hào)化序列，并對(duì)系統(tǒng)的關(guān)鍵質(zhì)量特性進(jìn)行初步預(yù)測(cè)； 54、 應(yīng)用GM(1，1) 一階灰色模型對(duì)質(zhì)量特性符號(hào)化序列進(jìn)行預(yù)測(cè)建模，建立微分方程模 型求出擬合曲線，最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的關(guān)鍵質(zhì)量特性預(yù)測(cè)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)符號(hào)化質(zhì)量特性灰色預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟S1中關(guān)鍵質(zhì)量特性為平均可用度。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)符號(hào)化質(zhì)量特性灰色預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟S3具體包括以下分步驟： 531、 選取符號(hào)劃分規(guī)則，將步驟S2中得到的系統(tǒng)關(guān)鍵質(zhì)量特性時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為原始 時(shí)間序列并劃分為若干離散區(qū)域，當(dāng)原始時(shí)間序列中的某個(gè)數(shù)據(jù)屬于某區(qū)域時(shí)，用代表此 區(qū)域的符號(hào)表示該數(shù)據(jù)，從而將原始時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為新的質(zhì)量特性符號(hào)化序列； 532、 研究質(zhì)量特性符號(hào)化序列的波動(dòng)特性，計(jì)算表征質(zhì)量特性符號(hào)化序列波動(dòng)大小的 Shannon熵，確定最佳的字長(zhǎng)L; 533、 繪制質(zhì)量特性符號(hào)化序列的頻率統(tǒng)計(jì)直方圖，從而反映各字長(zhǎng)為L(zhǎng)的編碼序列的 概率分布情況，通過(guò)頻率統(tǒng)計(jì)直方圖可以看出各種符號(hào)模式的相對(duì)重要度，最終確定質(zhì)量 特性符號(hào)化序列的主要變化模式； 534、 根據(jù)步驟S33中質(zhì)量特性符號(hào)化序列的頻率統(tǒng)計(jì)直方圖和主要變化模式，運(yùn)用全 概率公式對(duì)系統(tǒng)的關(guān)鍵質(zhì)量特性進(jìn)行初步預(yù)測(cè)。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)符號(hào)化質(zhì)量特性灰色預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟S31中的符號(hào)劃分規(guī)則選取為等概率符號(hào)化方法。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)符號(hào)化質(zhì)量特性灰色預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟S4具體包括以下分步驟： 541、 將步驟S3中得到的質(zhì)量特性符號(hào)化序列記為So; 542、 對(duì)序列So中的所有元素進(jìn)行一次累加生成操作，得到新的序列S1; 543、 由序列&生成緊鄰序列&; 544、 建立GM(1，1)一階灰色模型，應(yīng)用最小二乘法對(duì)GM(1，1)一階灰色模型中的參數(shù)進(jìn) 行估計(jì)； 545、 形成GM(1，1) 一階灰色模型的白化方程和基本型方程，并分別得到其時(shí)間響應(yīng)函 數(shù)，求得序列Si中元素的模擬值;根據(jù)序列5:與序列So中元素間的關(guān)系，求出序列So中元素 的模擬值； 546、 對(duì)序列So和Si*元素的模擬值進(jìn)行誤差檢驗(yàn)，計(jì)算殘差和相對(duì)誤差，驗(yàn)證方法的可 行性和結(jié)果的正確性。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)符號(hào)化質(zhì)量特性灰色預(yù)測(cè)方法，從復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能和服役工況入手，提取影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，確定系統(tǒng)關(guān)鍵質(zhì)量特性。收集在設(shè)計(jì)、制造和服役過(guò)程的一系列反映系統(tǒng)質(zhì)量特性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用符號(hào)化建模分析方法，將原始質(zhì)量特性時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的符號(hào)序列；計(jì)算表征符號(hào)化序列波動(dòng)特性的Shannon熵值，得到序列直方圖及主要變化模式；接著基于主要變化模式對(duì)系統(tǒng)質(zhì)量特性進(jìn)行初步預(yù)測(cè)。運(yùn)用灰色理論對(duì)數(shù)據(jù)序列趨勢(shì)變動(dòng)較好的擬合能力，采用GM(1,1)一階灰色模型對(duì)符號(hào)化質(zhì)量特性序列進(jìn)行預(yù)測(cè)建模，從而最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)相應(yīng)質(zhì)量特性的預(yù)測(cè)。
【IPC分類】G06F19/00
【公開號(hào)】CN105678078
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201610009819
【發(fā)明人】米金華, 李彥鋒, 郭駿宇, 張小玲, 許煥衛(wèi), 張偉, 黃洪鐘
【申請(qǐng)人】電子科技大學(xué)
【公開日】2016年6月15日
【申請(qǐng)日】2016年1月6日