王 凌 陳長(zhǎng)駿 潘 靜 許 宏 陳錫愛 那文波

中國計(jì)量大學(xué)，杭州，310018

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地鐵車輛電動(dòng)塞拉門的剩余壽命預(yù)測(cè)

王 凌 陳長(zhǎng)駿 潘 靜 許 宏 陳錫愛 那文波

中國計(jì)量大學(xué)，杭州，310018

針對(duì)地鐵車輛客室電動(dòng)塞拉門傳動(dòng)裝置潤(rùn)滑不良的問題，提出了基于自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫鏈(HMC)模型和蒙特卡羅(MC)仿真的剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法。該方法首先對(duì)采集到的電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行特征提取；然后利用SOM對(duì)提取出的多維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與編碼，將所得結(jié)果作為HMC的輸入向量，訓(xùn)練得到全部壽命下劣化狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；最后利用MC方法實(shí)現(xiàn)對(duì)其劣化過程的剩余使用壽命預(yù)測(cè)。故障模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以在考慮潤(rùn)滑不良故障模式下，有效預(yù)測(cè)得到電動(dòng)塞拉門絲桿的剩余使用壽命。

電動(dòng)塞拉門；潤(rùn)滑不良；剩余使用壽命預(yù)測(cè)；隱馬爾可夫鏈模型；自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；蒙特卡羅仿真

0 引言

絲桿作為地鐵電動(dòng)塞拉門的關(guān)鍵傳動(dòng)部件，其運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)系到機(jī)械設(shè)備本身的運(yùn)行安全，同時(shí)也會(huì)對(duì)后續(xù)的運(yùn)行造成直接影響。據(jù)統(tǒng)計(jì)，潤(rùn)滑不良所造成的機(jī)械故障約占整個(gè)機(jī)械故障的75%[1]，潤(rùn)滑不良同時(shí)也是地鐵車輛客室電動(dòng)塞拉門的主要故障之一[2]。因此，對(duì)地鐵電動(dòng)塞拉門絲桿潤(rùn)滑不良的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)具有十分重要的理論研究與工程實(shí)用價(jià)值。目前，已有一些利用振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測(cè)的方法，而基于電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測(cè)的研究正逐步成為熱點(diǎn)[3]。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)測(cè)[4]方法是通過對(duì)采集到的相似設(shè)備歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模的，因此，設(shè)備劣化過程數(shù)據(jù)的采集是實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。文獻(xiàn)[5]利用PCA方法對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)中的多種特征參數(shù)進(jìn)行融合，然后輸入已構(gòu)建的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法有較好的預(yù)測(cè)精度。文獻(xiàn)[6]提出了一種融合最小二乘支持向量機(jī)和統(tǒng)計(jì)過程控制技術(shù)的故障預(yù)測(cè)方法，該方法能夠及時(shí)地判斷風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的異常狀態(tài)。文獻(xiàn)[7]構(gòu)建了SVM與馬爾可夫模型，對(duì)軸承進(jìn)行了壽命預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[8]結(jié)合粗糙集與灰色理論，利用粗糙集進(jìn)行特征提取，然后通過灰色模型對(duì)設(shè)備實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

隱馬爾可夫鏈[9](hidden Markov chain,HMC)模型可以很好地描述內(nèi)部狀態(tài)與外部測(cè)量結(jié)果之間的關(guān)系，并能根據(jù)觀測(cè)序列識(shí)別出隱含的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。為了更加全面準(zhǔn)確地反映設(shè)備地鐵車輛客室電動(dòng)塞拉門絲桿的劣化狀態(tài)，本文采用自組織映射(self-organizing feature map, SOM)網(wǎng)絡(luò)對(duì)提取的多個(gè)電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行特征融合，構(gòu)建了基于自組織映射網(wǎng)絡(luò)、HMC和蒙特卡羅(Monte Carlo，MC)仿真的剩余使用壽命(remaining useful life, RUL)預(yù)測(cè)方法，相比文獻(xiàn)[5-8]，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于，不僅可以得到設(shè)備劣化過程模型，而且可以估計(jì)剩余使用壽命。最后，將該方法應(yīng)用于地鐵電動(dòng)塞拉門絲桿潤(rùn)滑不良實(shí)驗(yàn)。

1 基于SOM-HMC-MC的剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法

SOM-HMC-MC剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法由四個(gè)步驟組成：①數(shù)據(jù)處理和特征提取，即首先對(duì)采集到的電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行濾波，再分別提取均方根、峰峰值、偏度指標(biāo)、峭度指標(biāo)和Shannon小波能量熵值特征參數(shù)的過程；②利用SOM方法對(duì)獲取的全壽命多維特征向量進(jìn)行信息融合并編碼的過程；③將編碼后的結(jié)果作為特征向量輸入HMC進(jìn)行訓(xùn)練并得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的過程；④利用Viterbi算法獲取觀測(cè)序列下的狀態(tài)，再用MC方法在線估計(jì)設(shè)備RUL的過程。

1.1 電流信號(hào)特征提取

采集到的大量原始數(shù)據(jù)不可避免地存在一些冗余以及與劣化狀態(tài)不相關(guān)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，這會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)過程中計(jì)算量增大、精度下降。因此，在原始數(shù)據(jù)中提取出能有效表征其劣化特征的參數(shù)，對(duì)于后續(xù)預(yù)測(cè)分析尤為重要。

Shannon能量熵值反映了信號(hào)能量概率分布的均勻性[10]，它能提供信號(hào)在動(dòng)態(tài)過程中的有用信息，因此，選擇容錯(cuò)性強(qiáng)的Shannon能量熵作為時(shí)頻特征向量。本文選取sym4小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層小波包變換，分解得到8個(gè)頻段，計(jì)算出不同頻段能量cj,k(i)，再根據(jù)下式：

(1)

分別提取出8個(gè)頻段的能譜熵向量W=(W3，0,W3，1,…,W3，7)。其中，cj,k(i)為第j層節(jié)點(diǎn)k上的小波包能量，同時(shí)為了得到劣化數(shù)據(jù)更多的信息，進(jìn)一步提取均方根、峰峰值、偏度指標(biāo)、峭度指標(biāo)作為時(shí)域特征向量。

1.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合

信息特征融合可將高維特征數(shù)據(jù)降至較低空間中，并保留原始空間中的一些基本性質(zhì)。將具有共同特點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)在降維后聚集在一起的同時(shí)，也能夠?qū)⒍鄠€(gè)特征數(shù)據(jù)之間的冗余信息予以消除。SOM是實(shí)現(xiàn)該方法的理想選擇[10]。

SOM是一種無監(jiān)督、自組織、自學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]，可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)規(guī)律對(duì)輸入數(shù)據(jù)之間的相似度進(jìn)行自組織分類。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，它由輸入層和映射層構(gòu)成，映射層之間各神經(jīng)元為相互連接，且各神經(jīng)元之間通過相互興奮、抑制和競(jìng)爭(zhēng)來獲取對(duì)輸入模式的響應(yīng)機(jī)會(huì)。通過訓(xùn)練得到以最優(yōu)神經(jīng)元為中心、其相鄰區(qū)域Nj*(t)內(nèi)的若干神經(jīng)元共同來表示輸入模式的聚類結(jié)果。

本文在進(jìn)行地鐵車輛客室電動(dòng)塞拉門傳動(dòng)裝置剩余使用壽命預(yù)測(cè)的過程中，首先通過訓(xùn)練好的SOM建立一種分類模型，通過向該模型輸入多維特征向量，輸出該特征向量的編碼實(shí)現(xiàn)信息的融合，作為后續(xù)HMC模型的輸入觀測(cè)值。

1.3 HMC模型原理

HMC模型是一種狀態(tài)空間模型，其真實(shí)劣化狀態(tài)是不可見的，通過對(duì)觀測(cè)序列的隨機(jī)過程來感知某一狀態(tài)的存在，故該模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣表現(xiàn)為隱式隨機(jī)過程，與其相關(guān)聯(lián)的觀測(cè)值為顯示隨機(jī)過程。HMC模型不僅可體現(xiàn)各狀態(tài)之間的相關(guān)性，而且考慮到在各狀態(tài)下的觀測(cè)序列的獨(dú)立性，HMC模型一般用5個(gè)主要參數(shù)表示：

λ=(N,M,A,B,π)

(4)

式中，N為隱狀態(tài)數(shù)；M為每個(gè)狀態(tài)可能對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值個(gè)數(shù)；A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；π為初始狀態(tài)的概率分布矩陣；B為觀測(cè)值概率矩陣。

將HMC模型應(yīng)用到實(shí)際工程中，通常采用Forward-Backward算法來解決模型參數(shù)估計(jì)問題，即在給定的模型結(jié)構(gòu)和觀測(cè)序列條件下，計(jì)算并估計(jì)最優(yōu)的模型參數(shù)，能夠有效地得出產(chǎn)生觀測(cè)序列的概率。采用Viterbi算法求解出最優(yōu)狀態(tài)序列，即給定觀測(cè)序列和模型，得到某一時(shí)刻的最佳狀態(tài)。采用Baum-Welch算法通過不斷的迭代計(jì)算獲得HMC模型修正后的參數(shù)，即給定初始模型參數(shù)和觀測(cè)序列，得到調(diào)整后的參數(shù)。

綜上所述，在考慮潤(rùn)滑不良故障時(shí)，基于SOM-HMC-MC的電動(dòng)塞拉門絲桿的RUL預(yù)測(cè)過程如圖1所示。其中，“參數(shù)初始化”設(shè)定如下：當(dāng)前使用壽命長(zhǎng)度Rul=0，仿真循環(huán)次數(shù)閾值Ns=10 000，已仿真的使用壽命周期數(shù)Cyct=1，dmax為故障狀態(tài)。

本文采用平均絕對(duì)百分誤差(mean absolute percentage error,MAPE)Emap、累積相對(duì)精度(cumulative relative accuracy,CRA)Acr、擬合系數(shù)(R-square)Rsqu以及均方根誤差(root mean square error,RMSE)Erms對(duì)SOM-HMC-MC算法的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行評(píng)估。其中，MAPE、CRA和RMSE越小，擬合系數(shù)越高，表明模型預(yù)測(cè)性能越好。各變量表達(dá)式分別為

(5)

(6)

(7)

(8)

2 故障劣化模型

地鐵車輛客室塞拉門絲桿的潤(rùn)滑狀態(tài)從正常到失效需要經(jīng)歷一系列的劣化狀態(tài)，最終到達(dá)故障狀態(tài)。在不考慮設(shè)備維修的情況下，其劣化過程是不可逆的，每個(gè)狀態(tài)有一定概率向自身進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移，同時(shí)也可能轉(zhuǎn)移到其右側(cè)更高的狀態(tài)編號(hào)[12]，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

由于機(jī)械類故障的漸變幾乎都服從指數(shù)退化模型[13]，其劣化過程需要數(shù)月甚至數(shù)年之久，故較難獲得其充分的故障劣化數(shù)據(jù)。本文基于文獻(xiàn)[14]提出的人為模擬潤(rùn)滑不良劣化過程的思想，在實(shí)驗(yàn)中通過對(duì)其負(fù)載逐漸的增大來模擬潤(rùn)滑不良劣化過程。

在無先驗(yàn)信息的條件下，不同樣本下的劣化過程由下式給出[13]：

(9)

其中，Φ為模型常數(shù)；β為正態(tài)分布隨機(jī)變量(均值為μβ，標(biāo)準(zhǔn)差為σβ)；ε(ti)為誤差項(xiàng)，服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0, σ2)?？紤]到本文故障模擬實(shí)驗(yàn)條件和特點(diǎn)，其中參數(shù)確定為Φ=0.1，μβ=0.9，

圖1 基于SOM-HMC-MC的電動(dòng)塞拉門絲桿RUL預(yù)測(cè)流程(考慮潤(rùn)滑不良故障)

圖2 地鐵車輛電動(dòng)塞拉門絲桿的劣化狀態(tài)變遷過程

σβ=0.15，其結(jié)果如圖3所示。圖3為10組全壽命下的數(shù)據(jù)樣本，其中縱軸表示人為施加的劣化過程(分為10個(gè)劣化狀態(tài)，例如y取值從1.5到2為劣化2)，橫軸表示每個(gè)劣化過程所持續(xù)的時(shí)間。后文基于上述樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)劣化曲線組合成不同全壽命下劣化樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

圖3 地鐵車輛電動(dòng)塞拉門絲桿的潤(rùn)滑不良故障劣化曲線

3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

圖4 地鐵車輛客室電動(dòng)塞拉門的絲桿潤(rùn)滑不良故障模擬實(shí)驗(yàn)裝置

本文針對(duì)地鐵車輛客室電動(dòng)塞拉門的絲桿潤(rùn)滑不良故障進(jìn)行故障模擬實(shí)驗(yàn)。如圖4所示，實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括一臺(tái)24 V直流電機(jī)，與之連接的是減速比為3的減速箱，減速后額定轉(zhuǎn)速為600 r/min，并通過聯(lián)軸器驅(qū)動(dòng)有效行程為300 mm、導(dǎo)程為10 mm的絲杠來模擬地鐵電動(dòng)塞拉門絲桿潤(rùn)滑不良故障。實(shí)驗(yàn)中利用±5V電流傳感器采集直流電機(jī)工作電流，采用研華PCI1710采集卡與LABVIEW數(shù)據(jù)采集軟件對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行連續(xù)采集，并傳輸計(jì)算機(jī)以文本形式保存。

A.潤(rùn)滑良好健康狀態(tài) B.潤(rùn)滑不良劣化過程 C.故障狀態(tài)圖5 電動(dòng)塞拉門絲桿潤(rùn)滑不良故障劣化過程

實(shí)驗(yàn)中每隔4.5 s采樣保存一組數(shù)據(jù)，采樣頻率為512 Hz，故一組數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為2300，通過在絲桿垂直方向上施加負(fù)載，即在沒有施加任何負(fù)載工況下(僅有固定負(fù)載模擬車門)，視為絲桿運(yùn)行處于正常，隨后逐漸施加不同質(zhì)量負(fù)載模擬為一種劣化情況進(jìn)行采集。實(shí)驗(yàn)中共準(zhǔn)備了9塊不同質(zhì)量的鐵塊，并且將鐵塊的質(zhì)量以從小到大施加到設(shè)備上，以模擬潤(rùn)滑不良劣化過程的指數(shù)趨勢(shì)。每施加一次負(fù)載都代表一個(gè)離散劣化過程(并非實(shí)際狀態(tài))。每施加一次負(fù)載都代表一個(gè)劣化過程(并非實(shí)際狀態(tài))，負(fù)載全部施加上表示故障狀態(tài)。在實(shí)驗(yàn)中，模擬10種劣化過程，每種劣化情況下均取15組數(shù)據(jù)，共組成150組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，再根據(jù)第2節(jié)的劣化曲線從這150組數(shù)據(jù)中組成10組樣本數(shù)據(jù)。圖5所示為塞拉門從潤(rùn)滑良好到故障過程中采集并濾波得到的電流信號(hào)，其中橫坐標(biāo)“數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)”表示采集得到的數(shù)字信號(hào)的序號(hào)。

通過對(duì)采集到信號(hào)采用sym4進(jìn)行小波包分解，再分別提取出第3層的8個(gè)頻率的能量值，最后根據(jù)式(1)獲得Shannon能量熵值。同時(shí)分別提取信號(hào)的均方根、峰峰值、偏度指標(biāo)、峭度指標(biāo)，劣化過程的部分特征向量見表1、表2。

表1 部分訓(xùn)練樣本的Shannon能量熵值

表2 部分訓(xùn)練樣本的幅值域指標(biāo)

3.2 基于SOM-HMC-MC的剩余使用壽命預(yù)測(cè)分析

首先，將10組全壽命劣化樣本分為8組訓(xùn)練集(共166組數(shù)據(jù))、2組測(cè)試集。其次，通過上述特征提取方法提取出電機(jī)電流信號(hào)中的多種特征指標(biāo)，時(shí)域?yàn)榫礁?、偏度指?biāo)等，頻域?yàn)镾hannon能量熵值。因此，每組數(shù)據(jù)可用一個(gè)1×12的特征向量表示。最后利用SOM自適應(yīng)聚類能力融合樣本特征數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的編碼，結(jié)果見表3。本文設(shè)置SOM的最大編碼數(shù)為6。

為了增加模型的泛化特性，通過建立多觀測(cè)樣本HMC，即選取前8組融合編碼處理后的全壽命劣化樣本(表3前8行)，并將其用來訓(xùn)練HMC。模型的隱狀態(tài)數(shù)目N=4，觀測(cè)值數(shù)目M=6。通過調(diào)整使各觀測(cè)樣本序列等長(zhǎng)，且假定每一個(gè)觀測(cè)樣本都獨(dú)立于其他樣本。初始條件下，初始狀態(tài)概率分布矩陣為π=[1 0 0 0]，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A和觀測(cè)概率矩陣B采用隨機(jī)方法選取。經(jīng)過7次迭代訓(xùn)練模型達(dá)到收斂(本文中收斂誤差設(shè)置為0.0001)，訓(xùn)練曲線如圖6所示。再用Viterbi算法計(jì)算t時(shí)刻觀察序列下最優(yōu)的劣化狀態(tài)，若所獲得結(jié)果無狀態(tài)的返跳變或某狀態(tài)缺失，則認(rèn)為該模型能夠滿足實(shí)際預(yù)測(cè)，并獲得全壽命下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A，這是求取RUL的基礎(chǔ)。

表3 樣本特征數(shù)據(jù)融合編碼后的結(jié)果

圖6 模型參數(shù)訓(xùn)練迭代過程

利用已訓(xùn)練好的HMC模型，基于Viterbi算法計(jì)算出該觀測(cè)序列下最優(yōu)的劣化狀態(tài)，再根據(jù)得到的轉(zhuǎn)移矩陣通過MC仿真獲得預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)樣本，在每次仿真過程中，通過在(0,1)均勻分布產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Aij依次相比較，來決定是否跳變到下一狀態(tài)。每次獲得的下一狀態(tài)都將作為當(dāng)前狀態(tài)，直至到達(dá)故障狀態(tài)。最后通過對(duì)轉(zhuǎn)移次數(shù)的統(tǒng)計(jì)來獲得RUL值。

對(duì)識(shí)別后的狀態(tài)序列根據(jù)Aij進(jìn)行10 000次MC仿真，可統(tǒng)計(jì)得到當(dāng)前設(shè)備的剩余使用壽命概率分布。為了作進(jìn)一步說明，本文根據(jù)全壽命為19的劣化樣本1分別提取出其第1，3，6，8，10，12，14，18次開關(guān)(推拉)后的數(shù)據(jù)，給出了其剩余使用壽命概率分布，如圖7所示，其中，采集i表示第i次開關(guān)(推拉)動(dòng)作時(shí)的剩余使用壽命概率分布。由圖7可知，隨著設(shè)備潤(rùn)滑不良過程的逐漸劣化，RUL的概率分布逐漸減小，RUL的預(yù)測(cè)精度不斷提高。

圖7 劣化樣本1的剩余使用壽命概率分布

為了更有效地估計(jì)RUL，對(duì)蒙特卡羅仿真得到的預(yù)測(cè)值給出了其80%置信區(qū)間。其預(yù)測(cè)區(qū)間上下限即在所有的RUL的概率分布中最小范圍的值。預(yù)測(cè)區(qū)間的公式如下：

(10)

其中，r表示RUL預(yù)測(cè)值，s表示MC仿真數(shù)，b和e分別表示預(yù)測(cè)下限和上限，cf表示置信區(qū)間。本文以樣本1為例對(duì)其RUL進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，給出了其80%的置信區(qū)間，結(jié)果如圖8所示。

圖8 樣本1的RUL預(yù)測(cè)結(jié)果

從圖8中可看到，設(shè)備使用初期，即潤(rùn)滑良好情況下，預(yù)測(cè)區(qū)間的寬度較大，預(yù)測(cè)精度較差。隨著設(shè)備在使用過程中潤(rùn)滑不良程度的增加，其預(yù)測(cè)區(qū)間的寬度逐漸減小，預(yù)測(cè)精度得到了提高，預(yù)測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)值，表明本文方法的預(yù)測(cè)結(jié)果更具有理論價(jià)值。圖9分別給出了10組全壽命劣化樣本的預(yù)測(cè)RUL與實(shí)際RUL，其中前8組為訓(xùn)練集，后2組為測(cè)試集，由于各樣本求取預(yù)測(cè)區(qū)間方法與樣本1相類似，故不再給出其置信區(qū)間。

圖9 10組電動(dòng)塞拉門絲桿潤(rùn)滑不良劣化過程剩余使用壽命預(yù)測(cè)值

從上述預(yù)測(cè)結(jié)果中可看到，本文提出的預(yù)測(cè)方法對(duì)塞拉門潤(rùn)滑不良的故障具有較好的預(yù)測(cè)效果。為了定量分析，利用式(5)～式(8)所示的平均絕對(duì)百分誤差、累積相對(duì)精度、擬合系數(shù)以及均方根誤差對(duì)測(cè)試集預(yù)測(cè)值進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估[15]。從表4可以看出，模型預(yù)測(cè)精度較高且具有較高的準(zhǔn)確性。模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，考慮潤(rùn)滑不良情況下，本文方法能較好地實(shí)現(xiàn)電動(dòng)塞拉門絲桿的剩余使用壽命預(yù)測(cè)。

表4 預(yù)測(cè)結(jié)果性能評(píng)估

4 結(jié)語

本文在考慮潤(rùn)滑不良故障情況下，提出了一種基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、HMC模型和MC仿真的地鐵電動(dòng)塞拉門絲桿的剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法。通過人為模擬離散潤(rùn)滑不良劣化過程，采集電機(jī)電流信號(hào)分別提取時(shí)域及時(shí)頻全壽命下的特征信息組成特征向量；并利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合特性將所提取的特征信息經(jīng)過編碼融合；再利用其輸出結(jié)果建立全壽命下的HMC模型，獲得全壽命下狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；最后利用蒙特卡羅仿真得到大量預(yù)測(cè)值，經(jīng)統(tǒng)計(jì)獲得最佳RUL預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文方法能夠有效預(yù)測(cè)在考慮潤(rùn)滑不良時(shí)電動(dòng)塞拉門絲桿的剩余使用壽命。該方法忽略了各劣化狀態(tài)之間的駐留影響，故今后將引入狀態(tài)駐留信息來進(jìn)一步改進(jìn)本文的預(yù)測(cè)方法。

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(編輯 陳 勇)

Prediction of Remaining Useful Life for Electrical Sliding Plug Door of Metro Vehicles

Wang Ling Chen Changjun Pan Jing Xu Hong Chen Xiai Na Wenbo

China Jiliang University, Hangzhou，310018

To solve the problems of poor lubrication associated with elecrical sliding plug doors of metro vehicles, a prediction model of the remaining useful life was proposed herein based on self-organizing feature map(SOM), hidden Markov chain(HMC) and Monte Carlo(MC) simulation. Firstly, the motor current signals were collected and the features were extracted. Secondly, the SOM method was used to achieve data fusion and encoding for the multi-dimensional feature data. Then the results were used as input vector of the HMC in order to obtain state transition probabilities for the whole life. Finally, the MC simulation was used to predict the remaining useful life of the degradation process. The fault simulation experimental results show that the method can predict the remaining useful life effectively of the electrical sliding plug door with the consideration of the failure mode of poor lubrication.

electrical sliding plug door; poor lubrication; remaining useful life prediction; hidden Markov chain; self-organizing feature map neural network; Monte Carlo simulation

2015-09-30

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51504228)；浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY14F030019, LQ14F050003)

TH17; TP18

10.3969/j.issn.1004-132X.2016.22.003

王 凌，男，1980年生。中國計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)楣收显\斷、故障預(yù)測(cè)等。陳長(zhǎng)駿，男，1990年生。中國計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院碩士研究生。潘 靜，女，1990年生。中國計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院碩士研究生。許 宏，男，1966年生。中國計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院副教授。陳錫愛，男，1981年生。中國計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院講師。那文波，男，1963年生。中國計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院教授。