9、铁路齿轮箱轴承剩余使用寿命估计与高度自动化铁路系统场景认证

铁路齿轮箱轴承剩余使用寿命估计与高度自动化铁路系统场景认证

在铁路系统的发展中，准确估计齿轮箱轴承的剩余使用寿命（RUL）以及实现高度自动化铁路系统的认证是两个关键的研究方向。下面将分别对这两方面的内容进行详细介绍。

铁路齿轮箱轴承剩余使用寿命估计

在铁路设备的运行中，齿轮箱轴承的健康状况至关重要。为了准确预测其剩余使用寿命，研究人员采用了一系列先进的方法。

首先，对从齿轮箱轴承获取的真实世界数据进行分析，识别其中的增长趋势。在数据处理阶段，使用了单类支持向量机（one - class SVM）来消除数据中的异常值，确保数据的质量。同时，PELT算法被用于识别信号属性的变化，这使得在无需事先了解的情况下，能够构建有效的退化阈值。

接下来，研究人员训练并比较了两种回归模型：多项式回归和指数回归。评估结果显示，多项式函数在拟合受损轴承信号时表现出色。具体而言，多项式函数的均方根误差（RMSE）最低，R平方（R²）值最高，这表明它与数据的拟合程度最好。因此，最终采用多项式回归来计算RUL。

通过多项式回归得到的估计RUL与实际RUL进行了对比。从对比结果来看，虽然估计的使用寿命在某些时段略微低估了信号的实际寿命，但在1000 - 1500小时的某些时间间隔内，估计值与真实的RUL相当接近。计算得到的RMSE为210，一般来说，较低的RMSE值意味着更准确的预测。

不过，该研究也存在一些有效性方面的威胁。在实验设置和研究人员潜在偏差方面，所采用的技术使用了标准的数据清理和分析方法，但没有根据铁路领域专家的建议对异常值和阈值进行细化处理。在结论有效性方面，由于轴承数据仅来自单一故障案例，这限制了对估计算法精度做出具有足够置信度结论