| 随机森林算法在地铁车辆门系统润滑退化状态预测中的应用 |
| |
| 引用本文： | 付国平,秦征,杨明辉,邢海福,毕雨,吴亮,支有冉,施文.随机森林算法在地铁车辆门系统润滑退化状态预测中的应用[J].城市轨道交通研究,2019,22(7):173-175. |
| |
| 作者姓名： | 付国平 秦征 杨明辉 邢海福 毕雨 吴亮 支有冉 施文 |
| |
| 作者单位： | 杭州市地铁集团有限责任公司,310003,杭州;南京康尼机电股份有限公司,210013,南京;南京航空航天大学自动化学院,210016,南京 |
| |
| 摘 要： | 为了更准确地对地铁车辆门系统的润滑退化状态进行诊断,提出了一种基于随机森林(RF)算法的车门润滑退化预测方法。首先,从车门驱动电机的电流、转速和转矩输出信号中提取时域特征指标作为表征车门运行状态的特征向量;然后,将特征向量作为RF算法的输入,对系统的润滑退化状态进行离线建模,得到不同的润滑退化状态的训练模型;最后,将在线分析结果与离线建立的模型库进行对比,预测当前系统所处的润滑状态。仿真结果表明,与传统的单分类器K-Means的诊断结果相比,RF算法在车门的润滑退化预测中具有更高的精度,可以及时预测系统的润滑退化征兆,对提高车门系统的安全性、可靠性,以及降低故障率具有重要意义。
|
| 关 键 词： | 地铁车辆 门系统 润滑退化状态预测 随机森林算法 |
Application of Random Forest Algorithm in Lubrication Degradation Prediction for Rail Transit Vehicle Door System |
| |
| FU Guoping,QIN Zheng,YANG Minghui,XING Haifu,BI Yu,WU Liang,ZHI Youran,SHI Wen.Application of Random Forest Algorithm in Lubrication Degradation Prediction for Rail Transit Vehicle Door System[J].Urban Mass Transit,2019,22(7):173-175. |
| |
| Authors: | FU Guoping QIN Zheng YANG Minghui XING Haifu BI Yu WU Liang ZHI Youran SHI Wen |
| |
| Institution: | (Hangzhou Metro Group Co., Ltd., 310003, Hangzhou, China) |
| |
| Abstract: | FU Guoping;QIN Zheng;YANG Minghui;XING Haifu;BI Yu;WU Liang;ZHI Youran;SHI Wen(Hangzhou Metro Group Co., Ltd., 310003, Hangzhou, China) |
| |
| Keywords: | rail transit vehicle door system prediction of lubrication degradation RF algorithm |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
