基于混合效应模型的轨道车辆车轮退化建模与剩余寿命预测

来源 :北京交通大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:emilyxu
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故障预测与健康管理是当前复杂机电装备可靠性领域研究的重要方向,也是城市轨道装备检修领域未来的发展方向。由于车轮状态和性能对轨道车辆运行安全和品质具有重要影响,掌握轨道车轮的退化规律并对其进行剩余寿命预测是轨道车辆故障预测与健康管理的核心内容之一。鉴于此,论文针对复杂运行环境下车轮退化离散性大和存在个体差异的特征,从数据驱动的角度对车轮的退化规律和寿命预测进行研究。本文在了解轨道车辆车轮退化表征量的基础上,构建车轮退化纵向数据集,并基于研究目标和磨耗数据特征,进行磨耗数据的预分析,进而选择混合效应模型作为研究方法。接着,针对于踏面的退化特征,建立一系列的线性混合效应模型。采用期望最大化算法进行模型的参数求解,并利用模型的拟合指标进行基本线性混合效应模型的选择。随后通过添加异方差和自相关结构进行误差效应矩阵调整得到非独立误差的线性混合效应模型,来提高基本线性混合效应模型拟合的精准度。针对于轮缘的退化特性,确定指数族分布以及联结函数,设计了基本广义线性模型的结构,并通过添加随机效应建立一系列的广义线性混合效应模型。随后采用自适应高斯-埃尔米特求积公式进行模型的参数求解以及最优的模型的选择,并进一步采用惩罚拟似然函数估计法对最优模型进行参数估计,对比上述两种参数估计方法的求解效果,最终选择为模型参数求解方法进行模型参数估计。最后,针对于服役车轮的踏面退化指标,通过误差效应矩阵的谱分解实现数据的独立性转换,并基于数值解析的贝叶斯更新思想实现服役车轮的实时剩余寿命预测。针对于服役车轮的轮缘磨耗指标,基于模拟仿真的贝叶斯更新思想实现服役车轮的实时剩余寿命预测。通过以上的实例验证,证明了本文方法的可行性和有效性,为轨道车辆的状态修提供科学参考,保证车辆运行的安全性和可靠性。
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