[发明专利]一种电力机车故障预测及健康管理的方法在审

专利信息
申请号: 201610563577.2 申请日: 2016-07-18
公开(公告)号: CN106203642A 公开(公告)日: 2016-12-07
发明(设计)人: 王力;王亮 申请(专利权)人: 王力;王亮
主分类号: G06Q10/00 分类号: G06Q10/00;G06Q10/04
代理公司: 厦门市新华专利商标代理有限公司 35203 代理人: 王园建
地址: 361000 福建省厦*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明公开了一种电力机车故障预测及健康管理的方法,由内置和外设在电力机车上的各传感器实时采集和监测电力机车不同部件的状态特性参数数据和外部环境参数数据;将各参数数据进行整理和压缩编码,并通过无线网络发送至地面处理中心;地面处理中心接收电力机车传输来的数据,利用模糊逻辑对电力机车的不同部件分别建立状态评估模型对按时序分类提取后的相对应数据进行分析,评估得出电力机车不同部件的性能、状态和健康情况;采用故障先兆和失效机理的诊断和预测方法并基于人工神经网络建立故障预测模型,进行故障预测,计算剩余寿命,并记录数据形成历史数据库。本发明可自动进行故障预测,并计算部件的剩余寿命,实现电力机车的健康管理。
搜索关键词: 一种 电力机车 故障 预测 健康 管理 方法
【主权项】:
一种电力机车故障预测及健康管理的方法,其特征在于:包括如下步骤:S1由内置和外设在电力机车上的各传感器实时采集和监测电力机车不同部件的状态特性参数数据和外部环境参数数据;S2将各参数数据进行整理和压缩编码,并将整理和压缩编码后的数据通过无线网络发送至地面处理中心;S3地面处理中心接收电力机车传输来的数据,并对电力机车不同部件的数据按接收的时序进行分类提取;S4利用模糊逻辑对电力机车的不同部件分别建立状态评估模型,各状态评估模型对按时序分类提取后的相对应数据进行分析,评估得出电力机车不同部件的性能、状态和健康情况;S5采用故障先兆和失效机理的诊断和预测方法并基于人工神经网络建立故障预测模型,故障预测模型根据得出的电力机车不同部件的性能、状态和健康情况进行故障预测,计算剩余寿命,并记录数据形成历史数据库。
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