近些年來(lái),隨著我國(guó)高鐵的迅猛發(fā)展,高速鐵路網(wǎng)的規(guī)模不斷擴(kuò)張,如何保障鐵路車(chē)輛的安全成為極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。走行部軸承作為影響列車(chē)運(yùn)行安全的最關(guān)鍵部件,監(jiān)測(cè)其健康狀態(tài)一直是鐵路車(chē)輛運(yùn)行維護(hù)部門(mén)研究的重點(diǎn)。目前,如何評(píng)估軸承的健康狀態(tài)仍是亟待研究的問(wèn)題,本文基于全壽命周期的軸承監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),重點(diǎn)研究一種軸承健康狀態(tài)的評(píng)估方法,為軸承健康監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的建立提供技術(shù)依據(jù),也為鐵路車(chē)輛的可靠性研究提供技術(shù)支撐。本文根據(jù)列車(chē)運(yùn)行時(shí)軸承相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列屬性和無(wú)標(biāo)簽性,選擇將既能對(duì)時(shí)間序列中狀態(tài)的相關(guān)性建模、又能以無(wú)監(jiān)督的方式訓(xùn)練的隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作為研究重點(diǎn),并針對(duì)HMM的隱狀態(tài)數(shù)必須預(yù)先設(shè)定的不足,將HMM的非參數(shù)版本,無(wú)限隱馬爾可夫模型(infinite HMM,iHMM),引入到軸承的健康監(jiān)測(cè)中。該模型利用分層狄利克雷過(guò)程(Hierarchical DP,HDP)的分層共享原理及良好的聚類(lèi)屬性推斷隱狀態(tài)數(shù)目,彌補(bǔ)了HMM的不足。同時(shí)本文對(duì)iHMM的缺陷及狀態(tài)劃分的質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化,建立了有效模型,并將軸承全壽命周期的健康狀態(tài)分為四個(gè)劣化等級(jí),實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承...

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究水平綜述
        1.2.2 研究難點(diǎn)
    1.3 本文主要的研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 理論基礎(chǔ)與相關(guān)技術(shù)研究
    2.1 PHM基本概念
        2.1.1 PHM技術(shù)基本框架
        2.1.2 PHM模型分類(lèi)
    2.2 健康監(jiān)測(cè)相關(guān)研究
        2.2.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軸承健康監(jiān)測(cè)的算法研究
        2.2.2 原始數(shù)據(jù)展示
        2.2.3 方法選擇
        2.2.4 基于GKPCA的特征提取
    2.3 隱馬爾可夫模型理論
        2.3.1 隱馬爾可夫理論基礎(chǔ)
        2.3.2 隱馬爾可夫模型的不足
        2.3.3 無(wú)限隱馬爾可夫模型
    2.4 本章小結(jié)
3 基于貝葉斯優(yōu)化的自左至右的iHMM
    3.1 問(wèn)題描述
    3.2 貝葉斯優(yōu)化
        3.2.1 基于高斯過(guò)程的概率代理模型
        3.2.2 采集函數(shù)
        3.2.3 貝葉斯優(yōu)化總體設(shè)計(jì)
    3.3 自左至右的iHMM
        3.3.1 自左至右的轉(zhuǎn)移概率矩陣
        3.3.2 初始及終止無(wú)發(fā)射狀態(tài)
    3.4 LR-iHMM模型
        3.4.1 基于趨勢(shì)檢驗(yàn)的目標(biāo)函數(shù)
        3.4.2 blocked采樣
    3.5 算法驗(yàn)證
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)及仿真數(shù)據(jù)
        3.3.2 算法驗(yàn)證與分析
    3.6 本章小結(jié)
4 基于Doubly LR-iHMM的軸承健康監(jiān)測(cè)模型
    4.1 問(wèn)題描述
    4.2 Doubly LR-iHMM模型
        4.2.1 模型定義
        4.2.2 相似性度量
        4.2.3 改進(jìn)的blocked采樣
    4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挑選
    4.4 基于Doubly LR-iHMM的健康監(jiān)測(cè)模型框架
    4.5 基于Doubly LR-iHMM的健康監(jiān)測(cè)結(jié)果
        4.5.1 軸承劣化特征
        4.5.2 超參數(shù)優(yōu)化
        4.5.3 基于Doubly LR-iHMM的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
    4.6 本章小節(jié)
5 結(jié)論
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3789167