【摘 要】
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高速列车牵引系统在运行过程中总是受到诸多不确定因素的影响,例如,由于列车的负载、运行环境及元器件的老化引起的不确定性,不确定因素不可避免地影响牵引系统剩余寿命的预
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,江苏省物联网与控制技术重点实验室（南京航空航天大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61490703,61873122,61922042);江苏高校优势学科建设工程资助项目;南京航空航天大学博士生短期访学项目(180401DF03)资助~~
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高速列车牵引系统在运行过程中总是受到诸多不确定因素的影响,例如,由于列车的负载、运行环境及元器件的老化引起的不确定性,不确定因素不可避免地影响牵引系统剩余寿命的预测精度.为了提高不确定情景下剩余寿命预测的准确性,本文首先采用改进的相关向量机(Relevance vector machine,RVM)方法,建立鲁棒性能良好的多步回归模型,由于t分布比常用的高斯分布更具有鲁棒性,通过权重和随机误差服从t分布而非高斯分布,改进了相关向量机回归模型,随后将超参数的先验一并融入似然函数,通过最大化似然函数估计未知的
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