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动车组维护策略优化研究日益受到重视,其中故障预测与健康管理(PHM)技术以及基于状态的维修是目前动车组维护策略优化的重点。分析了PHM技术的现状和发展趋势,结合技术架构对动车组车载PHM系统、车地PHM系统、地面PHM系统等技术进行分析,并对PHM系统进行验证。分析结果可为PHM技术在各类轨道交通车辆中的应用提供参考。 相似文献
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针对高速铁路(简称:高铁)动车组部件故障诊断和预测的业务需求,依托动车组故障预测与健康管理(PHM,Prognostic and Health Management)系统,在基于人工智能的高铁动车组智能运营维护(简称:运维)算法研究平台中构建高铁动车组智能运维数据分析系统。介绍了高铁动车组智能运维算法研究平台的架构,以及高铁动车组智能运维数据分析系统的数据处理流程和关键算法。并以高铁动车组客室空调为例,选取客室空调相关传感器数据进行数据分析,得到影响客室空调健康状况的特征,并对聚类结果进行健康度数据标注,作为客室空调健康评估模型开发的基础。 相似文献
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《铁道机车车辆工人》2020,(1)
根据PHM系统特点,在IEC61375、OSA-CBM等有关标准基础上适当进行扩展或设计,形成PHM系统通信协议规范,适用于与PHM系统有关的数据通信。该规范可使PHM系统能够处理更为精准、多元、复杂的数据,为建立动车组故障预测与健康管理系统提供参考,能够更好地保障动车组运行安全,延长动车组使用寿命,降低动车组的维护成本。 相似文献
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列车发生故障时,车载设备数据记录与无线传输装置(DRWTD)接收到相应故障数据,通过无线信号实时发送给预测与健康管理(PHM)地面系统。由于DRWTD在发送周期以及通过无线传输时可能会因信号不良原因与PHM地面系统通信中断,导致PHM地面系统接收到的故障数据与原始数据出现偏差。为此,文章提出一种对故障数据进行筛选的处理模型,并且采用MapReduce并行计算,设计了基于MapReduce的CRH2型动车组网络控制系统PHM地面系统故障筛选工具软件,实现了PHM故障数据筛选的目的。 相似文献
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基于产品全生命周期管理(PLM)理念,从模型管理角度出发,构建一套模型全生命周期管理框架,将其划分为规划设计、研发验证、运营维护3个阶段,并对技术、过程、质量等内容进行全流程把控。在模型应用中将框架进一步扩展:一方面,通过构建共享知识库,形成图形拓扑结构,提升知识图谱可视化,为模型研发人员提供工作支持;另一方面,提出模型个性化定制新应用方向,为模型应用人员提供便利,提升PHM系统建设的柔性化,为动车组PHM模型全生命周期管理与应用提供新思路。 相似文献
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《电力机车与城轨车辆》2016,(1):1-4
文章简要介绍了故障预测与健康管理(PHM)的技术发展过程、主要功能,对目前动车组故障预测与健康管理的现状及存在的不足进行了阐述,提出了动车组未来PHM技术框架和实施方案,展望了动车组PHM技术应用前景。 相似文献
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简述了PHM技术的发展现状,结合动车组的功能结构及运维特点,提出了适用于动车组列车的PHM技术体系和系统架构方案,阐述了基于PHM技术而开发构建的动车组PHM系统的功能及技术方案,并以车轮多边形故障预警预测和牵引电机通风装置视情维修为例,简述了部分功能模块的阶段性应用成果。 相似文献
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动车组的故障预测和健康管理是目前的研究热点,其中,故障预测的关键是寻找动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。频繁模式增长(FP-Growth)算法是关联规则挖掘中的经典算法之一,用来挖掘频繁项集。针对动车组故障数据提出了一种改进的FP-Growth(IFP-Growth,Improved FP-Growth)算法,采用先序遍历FP-tree的方法产生条件模式基。实验结果表明,IFP-Growth算法能够有效提高动车组故障数据挖掘的效率,并且能够有效地挖掘动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。 相似文献
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动车轮对安全尺寸预测为动车安全性评估提供了依据。由于轮对尺寸变化受到运行环境等因素影响的复杂性,提出了一种适用于动车轮对尺寸数据的粒子群优化多核极限学习机(PSO-MK-ELM)预测模型。将多项式核函数和径向基核函数加权构成的多核函数(MK)引入极限学习机中,并采用粒子群优化算法对模型的4个关键参数进行寻优。针对CRH2车型的动车车轮直径数据,通过对比不同算法的预测结果,验证该方法的合理性和准确性。预测结果表明,在动车轮对尺寸数据的预测上,PSO-MK-ELM预测模型能够获取比BP模型、ELM模型和3种常用KELM模型更好的拟合优度、均方差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差,验证了模型在动车轮对尺寸预测上的有效性。 相似文献
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高速铁路的牵引计算与仿真对优化高速铁路线路设计、优化列车运行时间等方面具有重要意义。然而由于缺少高速铁路牵引计算规范和动车组数据资料保密未公开等原因,导致对高速铁路牵引计算仿真与系统的研究较少。采用动车组特性曲线CAD矢量化法和程序开发相结合,解决了高速铁路牵引计算力学数据的有效获取。基于多质点模型,建立了动车组牵引力、制动力、列车阻力的计算方法和公式。从牵引、惰行和制动三方面建立了动车组运动模型求解和运行过程计算算法。在此基础上,采用C#2010编程语言和Access数据库,开发了基于多质点模型的动车组牵引计算与仿真系统。实现了动车组数据和线路等数据的一体化管理;采用动车组编组等参数化设置,实现了不同参数下的高速铁路牵引计算与运行过程的完整仿真。 相似文献
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为保障城市轨道交通系统的安全稳定运营,开展地铁接触网关键设备故障预测与健康管理(PHM)平台建设与方案研究。以大数据和云计算技术为核心,设计接触网关键设备PHM平台系统结构,整合接触网维护管理信息和检测、监测数据,评估系统所需的硬件资源,提出结合现有接触网监测管理系统的硬件方案。实现基于贝叶斯网络推理模型的接触网关键设备及零部件的故障诊断、多维度健康状态评价及基于隐马尔科夫模型的维修前剩余时间估计三大功能,最终形成一套从系统到零部件的接触网闭环健康管理体系。论述研究接触网关键设备PHM平台的必要性和可行性,探讨接触网关键设备PHM平台的系统结构、功能设计及可视化呈现。 相似文献