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基于多描述补偿预测的地铁道岔短时动作超负荷预警方法
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作者 文豪 黄瑞 谢光祥 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第1期22-26,32,共6页
[目的]地铁折返道岔动作频繁且工况复杂,很容易进入超负荷动作从而引发卡阻等机械故障,对此提出一种短时动作负荷预测及超负荷预警评估方法。[方法]围绕地铁道岔短时动作超负荷预警展开研究,阐述道岔短时状态预警评估方法。基于提出的... [目的]地铁折返道岔动作频繁且工况复杂,很容易进入超负荷动作从而引发卡阻等机械故障,对此提出一种短时动作负荷预测及超负荷预警评估方法。[方法]围绕地铁道岔短时动作超负荷预警展开研究,阐述道岔短时状态预警评估方法。基于提出的多描述加权预测机以及自适应核密度估计等方法,描述如何实现动作负荷的区间预测以及预警评估指标的计算,并说明了预警评估流程。据此建立动作超负荷预警应用方案,并依托武汉地铁道岔动作数据进行实证测试。[结果及结论]首先,实时连续地采集道岔功率曲线特征点,计算均方根值得到道岔动作负荷特征序列作为预测输入;然后,设计多描述互补预测机制,并采用ELM(极限学习机)作为基预测器,建立多描述互补预测机进行短时动作负荷特征多步范围预测,构成预测特征集;最后,以预测特征集元素为样本,基于自适应核密度估计方法计算预测时段道岔动作负荷特征的概率密度函数和整体取值置信区间,并结合历史负荷特征取值置信区间定义预测时段的动作超负荷度作为预警评估指标。实证测试结果显示:对于故障前负荷特征数据,预测估计的置信区间覆盖率可达94.2%,且置信区间宽度基本契合实际值区间宽度变化;当预警评估门限为0.63时,各测试案例均能在道岔故障前第4~9次动作时成功发出预警。测试结果验证了超负荷预警方法的有效性。 展开更多
关键词 地铁 道岔 超负荷预警 多描述补偿预测 自适应核密度估计
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