基于动态PSO优化HSMM的转辙机PHM模型研究

• 作者: 戴乾军 陈永刚 陶荣杰
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 转辙机 故障预测与健康管理 动态粒子群算法 隐半马尔科夫
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 通信/信号
• 页码范围: 174-178
• 页数: 5页
• 分类号: U283.2|U284.72
• 字数: 3567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201710110005

摘要

针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出设备故障预测与健康管理的方法,对其传统维修策略进行改进.该模型将转辙机的机械部件的退化过程按照全生命周期进行划分,利用动态粒子群算法优化隐半马尔科夫模型,实现转辙机状态的故障预测.首先,建立转辙机退化状态的隐半马尔科夫模型;其次,选择动态粒子群算法对转辙机预测模型动态优化,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;最后,通过实例分析验证该优化模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈永刚	兰州交通大学自动化与电气工程学院	50	213	8.0	11.0
2	戴乾军	兰州交通大学自动化与电气工程学院	7	10	2.0	3.0
3	陶荣杰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	9	2.0	2.0