4GM（1,1）模型在润滑油性能预测中的应用摘要：利用灰色系统GM（1，1）预测模型对润滑油中的元素进行趋势预测，首先利用元素历史数据建立动态微分方程，然后基于该微分方程预测元素的变化趋势，为润滑油性能分析和故障定位提供参考。通过对某型柴油机润滑油元素监测来预测其性能，结果表明该预测方法具有数据量小、计算简单、预测准确的特点。关键词：GM（1，1）模型；润滑油；性能预测：TE626.3文献标识码：AApplicationofGM（1，1）ModelinPerformancePredictionofLubricatingOilYUTao，DONGRui，ZHAOKai（91315Troop，Dalian116041，China）Abstract：ThisappliedthegraysystemGM（1，1）modeltopredictthechangetrendsofelementsinlubricatingoils.Firstly,thedynamicdifferentialequationforelementswasestablishedbasedontheirhistoricaldata.Thenaccordingtothedifferentialequation,thechangetrendsofelementscanbepredicted，whichcanbeuseasimportantreferenceforperformanceanalysisandfaultlocationoflubricatingoil.Monitoredexperimentsonacertaintypeofdieselenginelubricatingoilweremadeandelementschangetrendsweregottopredictperformance.Theresultsshowthatthepredictionmethodhasthecharacteristicsofasmallamountofdata，simplecalculationandcorrectprediction.Keywords:GM(1,1)model；lubricatingoil；performanceprediction0引言润滑油在机械设备中起着密封、润滑、冷却、清洗和防腐等作用，它本身携带着各种机械加工产物和外来污染物，其中有零部件的磨损颗粒、腐蚀产物、润滑油和添加剂经一系列物理、化学变化而形成的胶质、沥青、油泥及热工机械燃料燃烧产物等物质，这些物质在一定程度上与机械设备及润滑油的工作状态相关联。利用光、电、磁学等手段，分析其理化指标、监测所携带的磨损和污染物颗粒，可以获得机械的润滑和磨粒状态的信息，从而评价机器的工况和预测其故障，并确定故障部位、原因和类型［1］。1润滑油性能进行灰色预测的可行性分析润滑油的监测包括磨粒检测、污染度检测和性能检测，润滑油中的磨粒、污染度和性能指标（如黏度、水分、闪点）等随着润滑油使用状态变化，呈现出增长或下降的趋势，经过一次累加生成序列后为单增序列，在这种情况下可以用指数函数来拟合，而GM（1，1）模型本身是一种指数模型建模方法，因此适合将GM（1，1）模型作为润滑油磨粒、污染度和性能指标的预测模型。3润滑油性能趋势预测实例分析3.1监测仪器选用M型原子发射光谱仪，该仪器具有分析速度快、读数准确、重复性好、分析容量大等特点，通过测定一个油样中十几种元素含量值，可对多种元素进行定量和定性分析，从而监测在用油品的添加剂元素变化、受污染程度及金属摩擦副的磨损情况。3.2监测方案选用某型舰船TBD620V12型号的发电柴油机，对该柴油机润滑油按照柴油机运行时间每20h进行油样提取，共计提取油样28个，期间更换润滑油1次（柴油机工作1820h的时后，润滑油牌号由CD40更换为通用柴油机油）。3.3结果与讨论对Fe、Cr、Pb、Cu、Sn、Al、Ni、Ag、Si、B、Na、Mg、Ca、Ba、P、Zn、Mo、Ti、V、Mn、Cd、H、H2和C共计24种元素进行了监测，将测得的数据整理后依据GM（1，1）模型趋势预测步骤，依次输入利用MATLAB软件编写的灰预测程序中，可获得预测数据，经整理比对后绘制选取的主要数据预测趋势图。如图1至图10。综合分析图1、图2、图6和图7的预测数据趋势，可以看出Fe和Cu元素是表征金属摩擦副磨损所产生的元素，随着设备运行时间的增加金属元素含量增加，表明设备不断在磨损，同时随着润滑油的更换，表征金属摩擦副磨损所产生的元素降低，随着设备运行时间的增加金属元素含量再次增加。综合分析图3和图8的预测数据趋势，可以看出B元素是一般表征为改善润滑油油品性能所添加的元素，随着设备运行时间的增加添加剂元素含量减少，不同牌号的润滑油添加剂含量不同，同时因CD40和通用柴油机油可以互换，因此某些添加剂元素含量较为接近。综合分析图4、图5、图9和图10的预测数据趋势，可以看出Na和Mg元素的含量一般表征外来物对润滑油的污染程度，随着设备...