基于相关向量机的高速列车牵引系统剩余寿命预测

作者：***; 姜斌^*; 陆宁云

来源：自动化学报, 2019, 45(12): 2303-2311.

DOI：10.16383/j.aas.c190204

• 相关向量机
• 牵引系统
• 剩余寿命预测
• 首达时间
• t分布

高速列车牵引系统在运行过程中总是受到诸多不确定因素的影响,例如,由于列车的负载、运行环境及元器件的老化引起的不确定性,不确定因素不可避免地影响牵引系统剩余寿命的预测精度.为了提高不确定情景下剩余寿命预测的准确性,本文首先采用改进的相关向量机(Relevance vector machine, RVM)方法,建立鲁棒性能良好的多步回归模型,由于t分布比常用的高斯分布更具有鲁棒性,通过权重和随机误差服从t分布而非高斯分布,改进了相关向量机回归模型,随后将超参数的先验一并融入似然函数,通过最大化似然函数估计未知的超参数,此外,利用首达时间方法从概率角度对剩余寿命进行了预测,最后通过牵引系统中电容器退化的案例,与传统的相关向量机方法、自回归方法和支持向量机方法进行对比,验证了所提算法的有效性.

• 单位
  南京航空航天大学; 自动化学院