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地铁车辆电动塞拉门的剩余寿命预测
被引量：
2
1
作者
王凌
陈长骏
+3 位作者
潘静
许宏
陈锡爱
那文波
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第22期2994-3000,共7页
针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多...
针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多维特征数据进行融合与编码,将所得结果作为HMC的输入向量,训练得到全部寿命下劣化状态转移矩阵;最后利用MC方法实现对其劣化过程的剩余使用寿命预测。故障模拟实验结果表明,该方法可以在考虑润滑不良故障模式下,有效预测得到电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命。
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关键词
电动塞拉门
润滑不良
剩余使用寿命预测
隐马尔可夫链模型
自组织映射神经网络
蒙特卡罗仿真
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职称材料
基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法及应用
被引量：
2
2
作者
陈长骏
王凌
+3 位作者
钱霖泽
褚永华
王志康
张鞠成
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第7期1483-1489,共7页
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...
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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职称材料
题名
地铁车辆电动塞拉门的剩余寿命预测
被引量：
2
1
作者
王凌
陈长骏
潘静
许宏
陈锡爱
那文波
机构
中国计量大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第22期2994-3000,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51504228)
浙江省自然科学基金资助项目(LY14F030019
LQ14F050003)
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,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多维特征数据进行融合与编码,将所得结果作为HMC的输入向量,训练得到全部寿命下劣化状态转移矩阵;最后利用MC方法实现对其劣化过程的剩余使用寿命预测。故障模拟实验结果表明,该方法可以在考虑润滑不良故障模式下,有效预测得到电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命。
关键词
电动塞拉门
润滑不良
剩余使用寿命预测
隐马尔可夫链模型
自组织映射神经网络
蒙特卡罗仿真
Keywords
electrical sliding plug door
poor lubrication
remaining useful life prediction
hidden Markov chain
self-organizing feature map neural network
Monte Carlo simulation
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
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：
2
2
作者
陈长骏
王凌
钱霖泽
褚永华
王志康
张鞠成
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
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第7期1483-1489,共7页
基金
浙江省基础公益研究项目(LGG18F030010,LGC19H180001)。
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。
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
Keywords
Electric sliding door
poor lubrication
remaining useful life prediction
feature fitness analysis
particle filter
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地铁车辆电动塞拉门的剩余寿命预测
王凌
陈长骏
潘静
许宏
陈锡爱
那文波
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
在线阅读
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职称材料
2
基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法及应用
陈长骏
王凌
钱霖泽
褚永华
王志康
张鞠成
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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