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高速列车牵引传动系统运行状态监测技术综述
被引量：
4
1
作者
钟麦英
王钦
+3 位作者
彭涛
席
霄
鹏
杨超
薛婷
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期88-97,共10页
高速列车牵引传动系统是典型的机电耦合闭环系统,牵引变压器、牵引变流器、牵引电机等关键部件之间密切关联,存在复杂的能量与信息变换、传递。牵引传动系统运行状态监测是保障高速列车安全运行的关键核心技术。受复杂服役工况、多物理...
高速列车牵引传动系统是典型的机电耦合闭环系统,牵引变压器、牵引变流器、牵引电机等关键部件之间密切关联,存在复杂的能量与信息变换、传递。牵引传动系统运行状态监测是保障高速列车安全运行的关键核心技术。受复杂服役工况、多物理场耦合作用、强环境干扰等不确定因素影响,闭环结构下的牵引传动系统运行状态监测存在性能退化/失效机理复杂、数据样本不充分等挑战性难题,已成为制约高速列车智能化发展的技术瓶颈。本研究针对高速列车牵引传动系统运行状态建模、异常状态监测、性能退化趋势分析及剩余寿命预测等相关方法进行了调研,分析了牵引传动系统运行状态监测技术现状和尚待解决的问题。
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关键词
高速列车
牵引传动系统
运行状态监测
闭环系统
性能退化
下载PDF
职称材料
基于多速率传感器测量数据的剩余寿命预测
被引量：
4
2
作者
席
霄
鹏
陈茂银
周东华
《控制工程》
CSCD
北大核心
2020年第5期771-775,共5页
针对实际工业过程,多传感器测量系统能够有效保证退化状态的监测质量,并为剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测提供充分的信息。考虑到性能和费用约束,各个传感器的采样率可能有所不同。为此,建立多速率传感器测量信息下性能退化...
针对实际工业过程,多传感器测量系统能够有效保证退化状态的监测质量,并为剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测提供充分的信息。考虑到性能和费用约束,各个传感器的采样率可能有所不同。为此,建立多速率传感器测量信息下性能退化的状态空间模型,在此基础之上预测系统的剩余寿命。首先利用序贯卡尔曼滤波进行数据融合并估计隐含的退化状态,为减少冗余数据带来的非必需计算,引入了事件触发机制,保证了运算效率;然后利用期望极大化(Expectation Maximization,EM)算法对模型的未知参数进行在线更新,并由此给出剩余寿命的概率密度函数。数值仿真结果表明,该预测方法具有较高的精度。
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关键词
多速率传感器
剩余寿命
数据融合
事件触发
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职称材料
题名
高速列车牵引传动系统运行状态监测技术综述
被引量：
4
1
作者
钟麦英
王钦
彭涛
席
霄
鹏
杨超
薛婷
机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
中南大学自动化学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期88-97,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61873149,61733009)
山东省泰山学者特聘教授人才团队资助项目。
文摘
高速列车牵引传动系统是典型的机电耦合闭环系统,牵引变压器、牵引变流器、牵引电机等关键部件之间密切关联,存在复杂的能量与信息变换、传递。牵引传动系统运行状态监测是保障高速列车安全运行的关键核心技术。受复杂服役工况、多物理场耦合作用、强环境干扰等不确定因素影响,闭环结构下的牵引传动系统运行状态监测存在性能退化/失效机理复杂、数据样本不充分等挑战性难题,已成为制约高速列车智能化发展的技术瓶颈。本研究针对高速列车牵引传动系统运行状态建模、异常状态监测、性能退化趋势分析及剩余寿命预测等相关方法进行了调研,分析了牵引传动系统运行状态监测技术现状和尚待解决的问题。
关键词
高速列车
牵引传动系统
运行状态监测
闭环系统
性能退化
Keywords
high-speed train
traction drive system
running status monitoring
closed-loop system
performance degradation
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于多速率传感器测量数据的剩余寿命预测
被引量：
4
2
作者
席
霄
鹏
陈茂银
周东华
机构
清华大学自动化系
山东科技大学电气与自动化工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2020年第5期771-775,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61490701)。
文摘
针对实际工业过程,多传感器测量系统能够有效保证退化状态的监测质量,并为剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测提供充分的信息。考虑到性能和费用约束,各个传感器的采样率可能有所不同。为此,建立多速率传感器测量信息下性能退化的状态空间模型,在此基础之上预测系统的剩余寿命。首先利用序贯卡尔曼滤波进行数据融合并估计隐含的退化状态,为减少冗余数据带来的非必需计算,引入了事件触发机制,保证了运算效率;然后利用期望极大化(Expectation Maximization,EM)算法对模型的未知参数进行在线更新,并由此给出剩余寿命的概率密度函数。数值仿真结果表明,该预测方法具有较高的精度。
关键词
多速率传感器
剩余寿命
数据融合
事件触发
Keywords
Multirate sensor
remaining useful life
data fusion
event-triggered
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速列车牵引传动系统运行状态监测技术综述
钟麦英
王钦
彭涛
席
霄
鹏
杨超
薛婷
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
2
基于多速率传感器测量数据的剩余寿命预测
席
霄
鹏
陈茂银
周东华
《控制工程》
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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