作者：王秀丽; 姜斌; 陆宁云相关向量机牵引系统剩余寿命预测首达时间t分布
摘要：高速列车牵引系统在运行过程中总是受到诸多不确定因素的影响,例如,由于列车的负载、运行环境及元器件的老化引起的不确定性,不确定因素不可避免地影响牵引系统剩余寿命的预测精度.为了提高不确定情景下剩余寿命预测的准确性,本文首先采用改进的相关向量机(Relevance vector machine,RVM)方法,建立鲁棒性能良好的多步回归模型,由于t分布比常用的高斯分布更具有鲁棒性,通过权重和随机误差服从t分布而非高斯分布,改进了相关向量机回归模型,随后将超参数的先验一并融入似然函数,通过最大化似然函数估计未知的超参数,此外,利用首达时间方法从概率角度对剩余寿命进行了预测,最后通过牵引系统中电容器退化的案例,与传统的相关向量机方法、自回归方法和支持向量机方法进行对比,验证了所提算法的有效性.
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