毕业设计-基于灰色理论的故障预测方法研究，共64页，25963字，附外文翻译、答辩PPT
摘 要
灰色理论从它产生开始就被科研工作者所重视，在科学技术高度发达的今天，越来越多的人认识到预测的重要性。科学合理的预测可以大大减少财产等的损失，还可以让我们有足够的时间修复故障或者对故障产生的后果做好准备。灰色理论是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用学科。传统的系统理论，大部分研究那些信息比较充分的系统。对一些信息比较贫乏的系统．利用黑箱的方法，也取得了较为成功的经验。但是，对一些内部信息部分确知、部分信息不确知的系统，却研究得很不充分。这一空白区便成为灰色系统理论的诞生地。在客观世界中，大量存在的不是白色系统（信息完全明确）也不是黑色系统（信息完全不明确），而是灰色系统。因此灰色系统理论以这种大量存在的灰色系统为研究而获得进一步发展。灰色预测模型是在预测理论中被广泛使用的一种预测方法，本论文以导弹故障预测为目的，研究了灰色理论中预测模型存在的改进方法复杂、适用范围有限、预测精度不高等问题，在总结现有灰色预测模型成果的基础上，利用函数变换、灰色系统建模理论和演化算法理论对灰色预测模型进行了有效的改进。
本文主要研究了灰色系统的基本概念与基本原理，分别介绍了灰数、灰数的灰度及灰数的白化；对灰色序列生成进行了系统分析，阐述了灰生成的概念、方法、特点及意义，给出了累加生成、累减生成、数据平移处理、初数据开根号处理、初值化生成、均值化生成等生成方法。
另外本文还研究了灰色预测模型的几种改进方法，包括优化GM(1,1)模型、灰色verhulst模型等，给出了改进模型的建模步骤。同时针对导弹测试中的几种状态数据进行包括原始GM(1,1)模型在内的建模预测，并比较了不同模型的建模精度。
关键词：导弹故障预测，灰色系统理论，数据预处理，优化GM(1,1)模型。

ABSTRACT
Grey System Theory was valued by the researchers for a long time. More and more people realize that forecast play an important joy today. What Grey System Theory do is to study the system without known all the data. Many traditional system theory request integrated information. As some poor information systems with using black box method, we can also make a more successful experience. However, we don’t spend the time on the system that some internal parts information is known but others not known. The blank area became the reason of the Gray System Theory birth. In the objective world, there's not a lot of white systems (information entirely clear) and black system (information not at all clear), but gray system. Grey forecasting model is an important part of gray system theory, was widely used as a forecasting method, the thesis study some problems of the Grey System Theory.
In this paper, I had first studied the basic concept of the gray system and basic principles .About the gray number, the number of gray and gray number of albino. Spend much time on the gray sequence generation. Then about the concept of the gray generation, methods, characteristics and significance .Given out the cumulative generation, data translation processing, the initial value of generation and so on.
In addition ,in this paper the gray model including improving GM (1, 1) model, gray verhulst model. And show the steps to build the modeling. Meanwhile base on the missile test data to build the model, including the original GM (1, 1) model. And compared several different models modeling accuracy.
KEY WORDS：missile trouble prediction，gray system theory，data preprocessing， optimization of GM (1,1) mod

目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 3
1.1灰色理论产生的科学背景 3
1.2研究背景及意义 4
1.3预测方法研究现状 5
1.4灰色理论的产生和研究现状 6
1.5论文结构 8
第二章 灰色系统的概念与基本原理 9
2.1引言 9
2.2概述灰色系统的基本概念 9
2.3灰色系统理论的基本原理 10
2.4灰数 13
2.5数据处理 14
2.6灰生成 15
2.7累加生成 16
2.8本章小结 20
第三章 灰色预测机理及建模 21
3.1灰色预测的一般步骤 21
3.2建模条件 22
3.3灰色预测模型精度的检验 23
3.4灰预测模型GM (1,1) 24
3.5背景值改进的灰色模型 27
3.6灰色verhulst模型 30
3.7数据长度的选择 33
3.8本章小结 33
第四章 基于灰色预测模型的导弹故障预测应用研究 34
4.1引言 34
4.2故障预测原理分析 35
4.3灰色模型群优选组合预测法 36
4.4导弹故障预测及实例分析 36
4.5本章小结 45
第五章 全文总结 46
5.1内容总结 46
5.2课题总结 46
参考文献 48
致谢 53
毕业设计小结 54
附 录 55

主要技术指标
1、常用的故障预测方法；
2、灰色理论基础知识；
3、基于GM(1,1)理论模型的故障预测研究；
4、基于改进灰色理论模型的故障预测研究；
5、基于灰色预测模型的导弹故障预测应用；

论文结构
本论文的结构安排：
第一章：本章主要介绍了灰色理论产生的科学背景，研究背景及意义，并且分别描述了预测方法和灰色理论的研究现状，提出本课题研究的目标和现实意义。确立了本论文的研究内容与方向。
第二章：本章详细地介绍了灰生成的概念、意义几种方法，主要针对没有规律的原始序列介绍灰色数据序列的数的累加和累减生成运算；包括针对从在负的数据的序列数据序列的平移处理；针对离乱的数据序列提出了初值化生成和均值化生成。
第三章：本章详细介绍了灰色预测的一般步骤、GM(l，1)模型的建模要求、灰预测模型GM (1,1)和灰色verhulst模型，主要研究了灰色预测模型精度的检验和背景值改进的灰色模型，包括检验GM(1,1)模型的精度，其中有残差检验、后验差比值检验、小误差频率、预测精度、平均相对误差、历史数据均方差。为提高GM(1,1)模型的预测精度，本文将上述对背景值的改进方法和对初始条件的改进方法结合在一起，提出一种同时优化背景值和初始条件的优化GM(1,1)模型。
第四章：本章对灰色系统模型在导弹故障预报中的应用进行了深入实例研究，针对导弹测试中不同数据数列建立模型编写了MATLAB程序，分别对具有一定波动、变化急剧、近似指数增长规律和饱和的S形序列应用本文提出的模型群优选组合预测法进行了实例分析，检验了模型的拟合度和预测精度，为不同的导弹故障数据序列建模提供了方便的工具。
第五章：本章对前几章在内容上进行了详细的总结，并且对本次课题进行总结，提出了护额色理论和其他的预测方法相结合来进一步提高精度。

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