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题名基于多阶段退化建模的列车电空阀退化预测方法
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作者
熊柳景
牛刚
王彪
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机构
同济大学交通学院
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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出处
《同济大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期115-123,共9页
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基金
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室开放课题基金(RCS2023K005)
中央高校基本科研业务费专项资金(2022-5-ZD-04)。
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文摘
为了提高列车电空制动系统的可靠性,提出了一种考虑多阶段退化趋势动态变化的电空(electro pneumatic,EP)阀电磁线圈退化状态自适应预测方法。首先,利用加速退化试验数据和指数估计形式来推导扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的状态方程和观测方程。其次,基于EKF算法对退化数据进行最优估计,减少退化数据不确定性波动对预测的干扰。然后,根据历史数据的EKF最优估计结果建立退化模型,将下一退化阶段的预测值和观测值信息交互结果用于退化模型的更新。最后,采用自适应遗忘因子对EKF优化后的历史数据样本和新观测数据样本进行动态权重调整,通过多阶段退化建模完成退化模型的参数自适应更新。试验验证结果表明:所提出的退化预测方法可以准确有效地实现多阶段连续退化预测;所提出的自适应遗忘因子权重调整策略可以有效提高退化预测的准确性。
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关键词
退化预测
多阶段退化建模
扩展卡尔曼滤波
自适应遗忘因子
电空阀电磁线圈
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Keywords
degradation prediction
multi-phase degradation modeling
extended Kalman filter
adaptive forgetting factor
electromagnetic coils of electro pneumatic(EP)valve
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分类号
U279.5
[机械工程—车辆工程]
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题名多阶段随机退化设备剩余寿命预测方法
被引量：5
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作者
张正新
胡昌华
高迎彬
陈墨
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机构
火箭军工程大学控制工程系
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期1-7,共7页
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基金
国家自然科学杰出青年基金资助项目(61025014)
国家自然科学基金资助项目(61146030
+1 种基金
61074072
61374120)
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文摘
剩余寿命预测是系统视情维护和健康管理的重要基础.针对设备退化过程中表现出的阶段性差异,提出了一种基于累加和检验变点分析与漂移布朗运动的剩余寿命预测方法.该方法首先对获取的状态检测信息进行累加和检验,获得退化过程的最新显著变点;然后利用最新变点之后的状态检测数据对漂移布朗运动模型的参数进行极大似然估计;最后利用失效阈值的首达时间分布预测设备的剩余寿命.连续搅动水箱式反应堆仿真试验说明了所提方法的有效性.试验结果表明,所提方法能够准确地检测出退化过程的显著变化点,预测设备的剩余寿命,且预测结果波动较小,具有更好的鲁棒性.
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关键词
多阶段退化建模
剩余寿命预测
变点分析
状态检测
漂移布朗运动
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Keywords
multi-state degradation modeling
residual useful life prediction
change point analysis
conditioninspection
Brownian movement with drift
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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