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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估
1
作者
师蔚
范乔
+2 位作者
杨洋
胡定玉
廖爱华
《铁道机车车辆》
北大核心
2024年第1期157-163,共7页
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持...
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。
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关键词
转向架系统
寿命预测
季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR)
组合模型
协方差优选法
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职称材料
题名
基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估
1
作者
师蔚
范乔
杨洋
胡定玉
廖爱华
机构
上海工程技术大学城市轨道交通学院
上海地铁维护有限公司车辆分公司
出处
《铁道机车车辆》
北大核心
2024年第1期157-163,共7页
基金
上海市地方院校能力建设资助项目(20030501000)。
文摘
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。
关键词
转向架系统
寿命预测
季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR)
组合模型
协方差优选法
Keywords
bogie system
life prediction
Seasonal Auto-Regression Integrated Moving Average and Support Vector Regression(SARIMA and SVR)
combined model
covariance optimization method
分类号
U239.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估
师蔚
范乔
杨洋
胡定玉
廖爱华
《铁道机车车辆》
北大核心
2024
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