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                题名基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法及应用
                    被引量:1
            
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                            作者
                                陈长骏
                                王凌
                                钱霖泽
                                褚永华
                                王志康
                                张鞠成
                
            
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                    机构
                    
                            浙江大学医学院附属第二医院临床医学工程部
                            中国计量大学机电工程学院
                            浙江大学生物医学工程与仪器科学学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《控制工程》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2021年第7期1483-1489,共7页
            
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                        基金
                        
                                    浙江省基础公益研究项目(LGG18F030010,LGC19H180001)。
                        
                    
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                    文摘
                        针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了一种基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法。该方法首先采集电机工作电流提取各时域特征,分析各劣化特征间的关联性,得到特征关联矩阵及相对关联权重,然后利用劣化评价指标分析各特征自身劣化过程的固有特性,通过构建特征混合适应度函数筛选最优劣化特征子集。最后,根据润滑不良故障的退化特性建立劣化模型,利用最优特征的历史数据初始化模型参数,结合粒子滤波算法递推更新模型参数实现后续剩余使用寿命在线预测。实验结果表明,在电动塞拉门丝杆润滑不良故障的剩余寿命预测中,该方法选取的最优特征较其他特征具有更好的预测精度及鲁棒性。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            电动塞拉门
                            润滑不良
                            剩余使用寿命预测
                            特征适应度分析
                            粒子滤波
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Electric sliding door
                            poor lubrication
                            remaining useful life prediction
                            feature fitness analysis
                            particle filter
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TH17
[机械工程—机械制造及自动化]                                
                            
                            
                                
                                    TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]                                
                            
                    
                
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