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题名基于LSTM的动车组故障率预测模型
被引量：2
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作者
陆航
杨涛存
刘洋
于卫东
田光荣
肖齐
李方烜
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所
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出处
《中国铁路》
2020年第7期61-66,共6页
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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)。
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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。
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关键词
动车组
长短记忆神经网络
LSTM
周期性故障率预测
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Keywords
EMU
long-short-term memory neutral network
LSTM
periodical prediction of failure rate
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分类号
U279
[机械工程—车辆工程]
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