高速动车组在高速运行过程中会发生多种设备故障,使行驶安全面临风险,威胁高速动车的正常运行。其中,属于转向架及其辅助系统的轴箱轴承一旦发生故障,很可能造成车轴热切甚至是脱轨,因此研究轴箱轴承数据挖掘模型和监控预警技术对于保证列车安全运行具有重要意义。通过研究动车组实时轴承温度与外温、速度、轮对里程、轴承位置等特征之间的关系,分析产生轴温过高的原因,并基于RBF神经网络对轴箱轴承的温度建立预测模型,进而设计故障预警系统,为日后的检修维护工作提供指导。
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