[1]王 藏,刘光亚.基于灰色系统理论的数控车床故障时间预测[J].湖北工业大学学报,2019,34(2):53-55.
　WANG Zang,LIU Guangya.Fault Prediction of the CNC Based on Grey System Theory[J].,2019,34(2):53-55.
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基于灰色系统理论的数控车床故障时间预测()
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《湖北工业大学学报》[ISSN:1003-4684/CN:42-1752/Z]

卷:
34卷
期数:
2019年第2期
页码:
53-55
栏目:
湖北工业大学学报
出版日期:
2019-04-30

文章信息/Info

Title:
Fault Prediction of the CNC Based on Grey System Theory
文章编号:
1003-4684(2019)02-0053-03
作者:
王  藏1; 2;  刘光亚1
1 湖北工业大学电气与电子工程学院， 湖北 武汉 430068;
2 湖北水利水电职业技术学院机电工程系， 湖北 武汉 430070
Author(s):
WANG Zang1; 2;  LIU Guangya1
1 School of Electrical and Electronic Engin., Hubei Univ. of Tech.,Wuhan 430068，China; 
2 Hubei Water Resources Technical College, Wuhan 430070，China
关键词:
灰色系统理论;  GM(1; 1)模型;  数控车床故障预测;  故障时间
Keywords:
grey theory; GM(1; 1) model; fault prediction of the CNC ;  failure time
分类号:
TG659
文献标志码:
A
摘要:
为了在小样本条件下预测数控机床的故障率，分析数控机床故障和故障发生的时间特征，并基于灰色理论中的灰色预测方法建立故障时间预测模型，对故障发生的时间进行预测。结果表明：数控机床发生故障时间预测的相对误差低于1.62%，精度达1级，为预防故障发生及维修提前做好准备。
Abstract:
In order to predict the fault rate of the CNC machine under the condition of small samples, this paper analyzes the failure of the CNC machine and its timing characteristics. The failure prediction model is established based on the grey prediction method in grey theory, to predict the failure time. The results show that the relative error of CNC machine fault prediction time is less than 1.62%, and the accuracy is up to 1. These findings are insightful for the preparation of the prevention of failure occurrence and maintenance.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
［收稿日期］ 2018-06-04
［第一作者］ 王    藏(1983-)， 男， 山东曹县人，湖北工业大学硕士研究生，研究方向为控制工程
更新日期/Last Update: 2019-11-29