基于APSO-HSMM的转辙机PHM模型研究

• 作者: 张娟娟 戴乾军 王兴仁 蒋敏建
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 交通运输
• 关键词: 转辙机 自适应粒子群 故障预测与健康管理 状态评估 剩余寿命预测
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 页码范围: 63-69
• 页数: 7页
• 分类号: U283.21
• 字数: 1425字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2019.18.012

摘要

针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备故障预测与健康管理(PHM)模型,旨在现对传统信号维修策略进行优化改进研究.首先,将S700K型转辙机的机械部件的退化过程按全生命周期进行划分,建立设备退化状态的一般HSMM模型;其次,选择APSO算法对转辙机PHM模型进行智能优化;再次,采用前向-后向算法(F-B)对优化的模型(APSO-HSMM)进行参数估计;最后,通过实例分析验证了该优化模型对转辙机健康状态评估及剩余寿命预测的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张娟娟	柳州铁道职业技术学院电子技术学院	12	7	2.0	2.0
2	蒋敏建	柳州铁道职业技术学院电子技术学院	13	2	1.0	1.0
3	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
4	王兴仁	柳州铁道职业技术学院电子技术学院	5	1	1.0	1.0