【摘 要】
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走行部系统具有复杂的机械结构和精密的电气控制单元,承担和传输来自车身和轨道间各种载荷的作用,是高速列车运行和制动的关键。作为一种复杂机电系统,走行部系统在复杂工况下长期运行后其关键部件会发生磨损老化等现象,从而影响列车运行状态,严重时会导致故障的发生,造成重大的生命财产损失。本论文以高速列车走行部为研究对象,通过基于数据驱动的方法实现健康状态评估和故障检测与诊断任务。围绕慢特征分析方法研究针对走行
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走行部系统具有复杂的机械结构和精密的电气控制单元,承担和传输来自车身和轨道间各种载荷的作用,是高速列车运行和制动的关键。作为一种复杂机电系统,走行部系统在复杂工况下长期运行后其关键部件会发生磨损老化等现象,从而影响列车运行状态,严重时会导致故障的发生,造成重大的生命财产损失。本论文以高速列车走行部为研究对象,通过基于数据驱动的方法实现健康状态评估和故障检测与诊断任务。围绕慢特征分析方法研究针对走行部系统的特征提取和早期故障检测问题。因此,本文的主要研究工作集中在以下两个方面:（1）针对高速列车走行部系统的健康状态评估问题,提出了一种基于慢特征分析和支持张量机的评估模型。首先,采用慢特征分析模型来提取监测数据中反映系统变化总趋势的最慢特征。其次,将慢度数据构建成张量形式,并通过支持张量机模型实现精确状态评估。最后,以某高速列车走行部系统的实际监测数据为例,验证了该设计方案的有效性和准确性。（2）针对高速列车走行部系统的早期故障检测与诊断问题,提出了一种基于Hellinger距离慢特征分析的故障检测与诊断模型。首先,研究一种Hellinger距离慢特征分析的数据驱动方法,以实现高速列车走行部系统的早期故障检测任务。其次,借助隐马尔可夫模型实现故障诊断任务。最后,通过数值案例和实际工况下的高速列车走行部系统验证了所提方法的有效性。
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