【摘 要】
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城轨列车轴箱轴承的运行工况复杂多变、外部随机干扰频繁，导致其监测数据中包含大量测量噪声乃至“脏”数据，进而制约了剩余寿命预测模型的精度。为解决以上问题，提出一种监测数据驱动的动态多重聚合剩余寿命预测方法。该方法首先通过度量短时数据的幅值分布相似性自动识别并清洗“脏”数据，然后将健康指标按不同时间尺度进行动态聚合，预测出各类潜在的未来退化轨迹，进而获得轴箱轴承的剩余寿命预测均值与方差。使用现场实测数
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61833002-3）；
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城轨列车轴箱轴承的运行工况复杂多变、外部随机干扰频繁，导致其监测数据中包含大量测量噪声乃至“脏”数据，进而制约了剩余寿命预测模型的精度。为解决以上问题，提出一种监测数据驱动的动态多重聚合剩余寿命预测方法。该方法首先通过度量短时数据的幅值分布相似性自动识别并清洗“脏”数据，然后将健康指标按不同时间尺度进行动态聚合，预测出各类潜在的未来退化轨迹，进而获得轴箱轴承的剩余寿命预测均值与方差。使用现场实测数据与加速寿命实验数据对提出方法进行了验证，结果表明：提出方法能够有效剔除监测数据中的空采数据和强干扰数据；剩余寿命预测均值随累计行驶里程的增加逐渐收敛到真实值，且95%置信区间越来越窄；相比于单指数预测模型和混合预测模型，提出方法的累计相对精度平均值分别提高了29.78%和27.63%，预测收敛速度平均值分别增加了10.56%和10.20%。
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