灰色马尔可夫模型的地铁车门故障预测

洪展鹏; 陈正华

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地铁车辆的客室车门因数量多、开关频繁,是列车的主要故障系统之一,一旦正线发生车门故障,极易造成晚点.基于广州地铁某线路的现有车门故障数据,提出将灰色GM(1,1)模型与马尔可夫链相结合,对车门系统的年故障次数作出预测.结果表明灰色GM(1,1)模型表示出了故障的总体发展趋势,灰色马尔可夫模型则很准确地预测了车门系统的年故障次数.对预测值的进一步延展,可以得到车门系统在维持现有检修模式下未来的年故障次数,用预测结果指导未来的检修维护策略,适当更新定期维护频率,可提高车门系统的可靠性.

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来源
《装备制造技术》 |2017年第3期|223-226|共4页
作者
洪展鹏; 陈正华;
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作者单位

广州地铁,广东广州510380;

南洋理工大学,新加坡50 Nanyang Ave 639798;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地下铁路;
关键词
客室车门故障; 随机振荡序列; 灰色GM(1,1)模型; 马尔可夫链;

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