動車組軸箱軸承健康狀態(tài)評估與趨勢分析.pdf

1、“十三五”以來，伴隨著《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》的實(shí)施，“四縱四橫”的高鐵網(wǎng)將升級為“八縱八橫”，這意味著，鐵路網(wǎng)的建設(shè)迅速拓寬，列車調(diào)度密度增大，維修間隔變短，安全問題日益重要，這就需要提高動車組的運(yùn)維效率，增強(qiáng)運(yùn)維決策，以保證列車的運(yùn)行安全和服務(wù)品質(zhì)。
　　動車組軸箱軸承作為走行部的關(guān)鍵部件，掌握著列車安全命脈，因此如何準(zhǔn)確地對軸箱軸承進(jìn)行健康狀態(tài)評估與趨勢分析顯得尤為重要?，F(xiàn)有的軸箱軸承評估及趨勢分析方法有如下缺陷:單一的故障與非

2、故障分類，容易造成“欠修”和“過度修”;過度依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，故障判斷主要依靠人為識別;列車運(yùn)行過程中積累的數(shù)據(jù)利用率太低;僅僅使用閾值報警方式，誤報率高，準(zhǔn)確率低。針對上述問題，本文提出了一種基于支持向量機(jī)的四類健康狀態(tài)分類方法和基于過程的多特征值趨勢分析方法，并對其進(jìn)行改進(jìn)，充分利用運(yùn)行數(shù)據(jù)的價值，挖掘其規(guī)律，實(shí)現(xiàn)軸箱軸承狀態(tài)分類和趨勢預(yù)測的準(zhǔn)確判斷，構(gòu)建可靠地評估和預(yù)測模型，有效的幫助動車組優(yōu)化修程修制，提高運(yùn)維效率，降低維修成本，

3、保障運(yùn)行安全。
　　首先從動車組全生命周期數(shù)據(jù)入手，將軸箱軸承劃分為四類狀態(tài)“健康、溫升、強(qiáng)溫、激溫”，通過梳理分析運(yùn)維數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，結(jié)合數(shù)據(jù)清洗，降維和歸約等方法，給出一個合適地數(shù)據(jù)預(yù)處理方案。
　　然后針對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)采用支持向量機(jī)算法做健康狀態(tài)分類，針對傳統(tǒng)算法的缺點(diǎn)，采用決策樹方法進(jìn)行改進(jìn)，提出健康狀態(tài)多分類DT-SVM算法;為了解決決策樹的錯分累積問題，結(jié)合層次分析法思想，提出了改進(jìn)的AHP-DT-SVM算法;接下