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预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型被引量：1: 1; 作者张雨晨戴贤春 +2 位作者刘敬辉李秋芬代成烨《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页; 针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,... 展开更多; 关键词动车组牵引系统故障率预测组合模型 BP模型金枪鱼群算法 ARIMA模型 Prophet模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组故障率预测被引量：8: 2; 作者杜文然陆航 +1 位作者杨涛存徐贵红《铁道机车车辆》北大核心 2021年第2期17-21,共5页; 以某分析类别动车组百万公里故障数据为基础,研究建立了基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组百万公里故障率预测模型。在优化模型中背景值的基础上,对残差进行修正,用t-3,t-2,t-1时刻的残差构造输入数据,t时刻的残差作为输出数据,用支... 展开更多; 关键词动车组百万公里故障率 GM(1 1) 支持向量回归机残差修正预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSTM的动车组故障率预测模型被引量：2: 3; 作者陆航杨涛存 +4 位作者刘洋于卫东田光荣肖齐李方烜《中国铁路》 2020年第7期61-66,共6页; 动车组故障率趋势波动较大,其机理因素较为复杂:既有源头质量、养护维修问题产生的起伏,又有线路条件、气候等环境因素导致的故障率波动,同时涉及动车组生命周期内大量转配问题导致其运行环境的改变。由于很难量化这些因素,采用传统数... 展开更多; 关键词动车组长短记忆神经网络 LSTM 周期性故障率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于累积故障率的动车组整车可靠性分析预测: 4; 作者王华胜朱庆龙 +3 位作者李昊钱小磊蔡两齐鹏宇《中国铁道科学》 2025年第4期157-163,共7页; 针对我国动车组故障率数据在可靠性定量统计分析中难以深度挖掘应用的实际问题,依据可靠性理论,分别给出基于故障率和累积故障率的可靠性分布参数估计方法;通过2种方法仿真计算对比结果发现,基于累积故障率的可靠性分布参数估计方法获... 展开更多; 关键词动车组可靠性分析故障率累积故障率威布尔分布三参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WPHM的动车组牵引传动系统可靠性分析被引量：3: 5; 作者赵志龙齐金平 +1 位作者刘一鸣燕大强《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第2期21-25,共5页; 提出了一种考虑天气因素的威布尔比例故障率模型(WPHM),采用威布尔分布的基准故障率函数,构建能够反映动车组外部运行环境的天气因素协变量,建立牵引传动系统的部件WPHM,利用遗传算法进行模型参数估计,依据所估计参数得出正常天气状态... 展开更多; 关键词牵引传动系统威布尔比例故障率模型天气因素可靠性分析动车组; 在线阅读下载PDF 职称材料

动车组产品可靠性评估与验证被引量：8: 6; 作者王华胜朱庆龙 +2 位作者钱小磊李昊蔡两《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期116-122,共7页; 针对动车组整车和零部件等产品的不同特点,按照不同车型、不同产品、不同运用条件、不同故障后果和不同置信度要求等分类评估的原则,研究动车组产品的可靠度评估方法,包括可靠度置信下限评估方法和故障率置信上限评估方法;以提高验证效... 展开更多; 关键词动车组可靠性评估验证置信度故障率; 在线阅读下载PDF 职称材料

动车组运行可靠性评价方法研究被引量：6: 7; 作者蔡两王华胜李昊《铁道机车车辆》北大核心 2020年第2期98-103,共6页; 针对我国动车组运用维修特点,按照分层、分级、分类的原则对动车组故障进行统计分析;针对动车组现场数据复杂性、多样性特点,制定了故障数据收集方法;给出了动车组整车寿命周期故障率计算方法,实现了动车组运行可靠性规律定量描述;从数... 展开更多; 关键词高速铁路动车组可靠性故障率; 在线阅读下载PDF 职称材料

动车组部分关键部件服役性能与整车高级修修程修制关联分析被引量：3: 8; 作者李方烜于卫东 +1 位作者田光荣朱庆龙《铁道机车车辆》北大核心 2022年第3期125-129,共5页; 为推动铁路高质量持续健康发展,逐步验证动车组修程修制优化可行性,当前部分动车组整车及主要关键部件正开展高级修周期从每3年120万km延长至每3年145万km的验证工作,分析这部分验证动车组相关关键部件服役性能在高级修周期延长后的变... 展开更多; 关键词动车组修程修制百万公里故障率; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型被引量：1: 1; 作者张雨晨戴贤春刘敬辉李秋芬代成烨; 机构中国铁道科学研究院研究生部中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心中国国家铁路集团有限公司铁路安全研究中心; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页; 基金中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(J2023B003,P2023T002)。; 文摘针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。; 关键词动车组牵引系统故障率预测组合模型 BP模型金枪鱼群算法 ARIMA模型 Prophet模型; Keywords EMU traction system Failure rate prediction Combined models BP model Tuna swarm algorithm ARIMA model Prophet model; 分类号 U266 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组故障率预测被引量：8: 2; 作者杜文然陆航杨涛存徐贵红; 机构中国铁道科学研究院研究生部中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所; 出处《铁道机车车辆》北大核心 2021年第2期17-21,共5页; 基金中国铁道科学研究院集团有限公司重点基金项目(2019YJ004) 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(J2019Z001)。; 文摘以某分析类别动车组百万公里故障数据为基础,研究建立了基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组百万公里故障率预测模型。在优化模型中背景值的基础上,对残差进行修正,用t-3,t-2,t-1时刻的残差构造输入数据,t时刻的残差作为输出数据,用支持向量回归机对残差进行拟合,采用等维信息灰色GM(1,1)模型对建模数据进行更新。用此模型对某分析类别动车组百万公里故障率进行预测,并进行精度检验,结果表明该模型能较好的拟合该分析类别动车组百万公里故障率数据,预测准确度较高。; 关键词动车组百万公里故障率 GM(1 1) 支持向量回归机残差修正预测模型; Keywords fault rate of EMU trains GM(1,1) SVR grey residual correction prediction model; 分类号 U266 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM的动车组故障率预测模型被引量：2: 3; 作者陆航杨涛存刘洋于卫东田光荣肖齐李方烜; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所; 出处《中国铁路》 2020年第7期61-66,共6页; 基金中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2018Z001,J2019Z001)。; 文摘动车组故障率趋势波动较大,其机理因素较为复杂:既有源头质量、养护维修问题产生的起伏,又有线路条件、气候等环境因素导致的故障率波动,同时涉及动车组生命周期内大量转配问题导致其运行环境的改变。由于很难量化这些因素,采用传统数理拟合方式描述动车组安全规律特征难度较大。提出1种长短记忆(LSTM)神经网络模型,用数据驱动的方式对高速动车组安全规律进行建模,以期预测未来周期的故障率数据。该模型能通过合理泛化训练,一定程度上通过对各系统安全规律数据的收集,掌握整车故障率的发展趋势,可为动车组运维提供数据支撑。; 关键词动车组长短记忆神经网络 LSTM 周期性故障率预测; Keywords EMU long-short-term memory neutral network LSTM periodical prediction of failure rate; 分类号 U279 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于累积故障率的动车组整车可靠性分析预测: 4; 作者王华胜朱庆龙李昊钱小磊蔡两齐鹏宇; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所; 出处《中国铁道科学》 2025年第4期157-163,共7页; 基金中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(P2023J001) 中国铁道科学研究院集团有限公司院基金课题(2023YJ031)。; 文摘针对我国动车组故障率数据在可靠性定量统计分析中难以深度挖掘应用的实际问题,依据可靠性理论,分别给出基于故障率和累积故障率的可靠性分布参数估计方法;通过2种方法仿真计算对比结果发现,基于累积故障率的可靠性分布参数估计方法获得的参数估计值与设定值更接近、误差更小、相关系数更高、方法优势更明显,能较好地解决动车组整车可靠性分布参数估计和定量分析不准确的问题;基于该方法,进行某型号动车组可靠性分布参数估计及整车可靠性预测。结果表明:采用该方法,可分段给出某型号动车组寿命周期故障率函数计算式;通过对其首轮三级修前后不同区段故障率变化规律进行的函数表征和定量分析,可印证该动车组首轮三级修后故障率更加稳定的规律特征;动车组寿命周期不同阶段故障率预测结果,能较好地反映现场实际,进一步验证该方法的准确性和可靠性,可为动车组修程修制改革提供技术支撑。; 关键词动车组可靠性分析故障率累积故障率威布尔分布三参数; Keywords EMU Reliability analysis Failure rate Cumulative failure rate Weibull distribution Three parameters; 分类号 U266 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WPHM的动车组牵引传动系统可靠性分析被引量：3: 5; 作者赵志龙齐金平刘一鸣燕大强; 机构兰州交通大学机电技术研究所甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心甘肃省物流与运输装备行业技术中心中国铁路兰州局集团有限公司; 出处《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第2期21-25,共5页; 基金国家自然科学基金项目(71861021) 甘肃省重点研发项目(17YF1FA122) +1 种基金铁路总公司科研计划课题(2015T002-D)。; 文摘提出了一种考虑天气因素的威布尔比例故障率模型(WPHM),采用威布尔分布的基准故障率函数,构建能够反映动车组外部运行环境的天气因素协变量,建立牵引传动系统的部件WPHM,利用遗传算法进行模型参数估计,依据所估计参数得出正常天气状态和恶劣天气状态下各部件的故障率和可靠度。实例研究表明,当牵引传动系统各部件均处于耗损失效期,部件均不同程度受天气因素影响,其中影响程度较大的部件有M2S车牵引电机及冷却风机,TP车主断路器,TPB车主断路器,MH车牵引电机及冷却风机等;不同天气状态下系统各部件的故障率和可靠度随服役时间推移均有明显变化,尤其恶劣天气状态下部件故障率更高,可靠度更低。因此,模型能有效地度量天气因素对部件可靠性的影响,为运用维修决策提供理论依据。; 关键词牵引传动系统威布尔比例故障率模型天气因素可靠性分析动车组; Keywords traction drive system Weibull proportional hazards model weather factor reliability analysis electric multiple units; 分类号 U266 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动车组产品可靠性评估与验证被引量：8: 6; 作者王华胜朱庆龙钱小磊李昊蔡两; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京纵横机电科技有限公司; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期116-122,共7页; 基金中国铁路总公司科技研究开发计划课题(P2018J017)。; 文摘针对动车组整车和零部件等产品的不同特点,按照不同车型、不同产品、不同运用条件、不同故障后果和不同置信度要求等分类评估的原则,研究动车组产品的可靠度评估方法,包括可靠度置信下限评估方法和故障率置信上限评估方法;以提高验证效率、效益为目标,从最少验证样本、最短验证时间、最低验证成本的原则出发,研究无故障状况下动车组可靠度和故障率的验证方法;示例进行动车组整车故障率和轴箱轴承可靠度评估与验证。结果表明:采用评估与验证方法,可得到动车组产品置信度分别为50%,90%,95%,99%,产品可靠度下限分别为0.9~0.99,0.991~0.999时所需试验验证样本数量,以及百万km故障率上限分别为0.1~1.0时所需累计试验验证里程,实现基于可靠性目标要求的定量评估和验证考核。; 关键词动车组可靠性评估验证置信度故障率; Keywords EMU Reliability Evaluation Verification Confidence Failure rate; 分类号 U266 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动车组运行可靠性评价方法研究被引量：6: 7; 作者蔡两王华胜李昊; 机构中国铁道科学研究院研究生部中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所; 出处《铁道机车车辆》北大核心 2020年第2期98-103,共6页; 基金中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017J007-B、P2018J017、P2018J002、N2018J007)。; 文摘针对我国动车组运用维修特点,按照分层、分级、分类的原则对动车组故障进行统计分析;针对动车组现场数据复杂性、多样性特点,制定了故障数据收集方法;给出了动车组整车寿命周期故障率计算方法,实现了动车组运行可靠性规律定量描述;从数据收集、故障率计算、故障规律分析、故障规律优化等方面规范了动车组运行可靠性评价流程;结合实例分析说明了方法的合理性和有效性。; 关键词高速铁路动车组可靠性故障率; Keywords High-speed EMU reliability failure rate; 分类号 U266.2 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动车组部分关键部件服役性能与整车高级修修程修制关联分析被引量：3: 8; 作者李方烜于卫东田光荣朱庆龙; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所; 出处《铁道机车车辆》北大核心 2022年第3期125-129,共5页; 基金中国国家铁路集团有限公司科研计划(K2020J017) 中国铁道科学研究院集团有限公司科研计划(2020YJ137)。; 文摘为推动铁路高质量持续健康发展,逐步验证动车组修程修制优化可行性,当前部分动车组整车及主要关键部件正开展高级修周期从每3年120万km延长至每3年145万km的验证工作,分析这部分验证动车组相关关键部件服役性能在高级修周期延长后的变化对支持动车组修程修制优化具有重要意义。文中选取电气板卡和滚动轴承作为研究对象,利用大数据分析方法分别对2个高级修周期内的电气板卡、滚动轴承做百万公里故障率与动车组高级修修程关联分析,揭示高级修周期延长对动车组关键部件服役性能的影响,为我国动车组整车及主要关键部件高级修周期延长工作提供数据支持。; 关键词动车组修程修制百万公里故障率; Keywords EMU repair regulation&repair cycle million kilometer failure rate; 分类号 U269.43 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型	张雨晨戴贤春刘敬辉李秋芬代成烨	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组故障率预测	杜文然陆航杨涛存徐贵红	《铁道机车车辆》北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于LSTM的动车组故障率预测模型	陆航杨涛存刘洋于卫东田光荣肖齐李方烜	《中国铁路》	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于累积故障率的动车组整车可靠性分析预测	王华胜朱庆龙李昊钱小磊蔡两齐鹏宇	《中国铁道科学》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于WPHM的动车组牵引传动系统可靠性分析	赵志龙齐金平刘一鸣燕大强	《实验室研究与探索》 CAS 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	动车组产品可靠性评估与验证	王华胜朱庆龙钱小磊李昊蔡两	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
7	动车组运行可靠性评价方法研究	蔡两王华胜李昊	《铁道机车车辆》北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
8	动车组部分关键部件服役性能与整车高级修修程修制关联分析	李方烜于卫东田光荣朱庆龙	《铁道机车车辆》北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料