[發明專利]基于貝葉斯統計學方法的軌道車輛車門電機壽命評估方法

在審

• 申請號: 201711312152.5
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN108171338A
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 高明亮;孔風;闞英男;于闖;張麗杰
• 申請（專利權）人: 中車長春軌道客車股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q10/06
• 代理公司: 長春眾益專利商標事務所(普通合伙) 22211
• 代理人: 余巖

1.一種基于貝葉斯統計學方法的軌道車輛車門電機壽命評估方法，其特征在于包括下列步驟：

1)根據動車組車門電機歷史數據進行統計得到被評估產品的壽命分布參數范圍；

2)搜集整理待評估動車組車門電機的維修記錄，提取動車組車門電機的故障時間數據；

3)利用貝葉斯統計學方法將壽命分布參數范圍和故障時間數據融合，得到車門電機的壽命分布參數估計值；

4)根據壽命分布參數估計值得到車門電機的壽命評估結果。

2.根據權利要求1所述的基于貝葉斯統計學方法的軌道車輛車門電機壽命評估方法，其特征在于：所述步驟1具體方法如下：

(1)將被評估車門電機的兩次相鄰故障之間的正常運行時間定義為隨機變量T，找到與被評估車門電機相似的產品的歷史數據，表示為集合{t_i}＝{t₁,...,t_n}，其中，t_i是隨機變量T的觀測值，i＝1,2,..n；其中n大于30；

(2)選取兩參數Weibull分布作為隨機變量T的分布模型，即為被評估產品的壽命分布模型，兩參數Weibull分布的概率密度函數如式(1)所示：

其中，α>0，稱為尺度參數；β>0，稱為形狀參數；t代表時間，p(t|α,β)代表隨機變量T落到t處的概率密度；

(3)利用極大似然法并結合歷史數據{t₁,...,t_n}，對式(1)進行參數估計，得到α和β的估計值；

根據式(1)，極大似然函數表示如下，

上式(2)分別對α和β求偏導數并令偏導數等于零，推導得到α和β的參數估計值：和表示如下：

(4)在數據{t_i}＝{t₁,...,t_n}中隨機刪除一個數據，根據剩下的數據，再次利用極大似然法進行參數估計，得到一組新的和重復上述過程1000次，得到1000組和在1000組和中找到和的最大值和最小值，隨之確定了α和β的取值范圍，即為壽命分布參數的范圍，用區間(α_L,α_U)和區間(β_L,β_U)表示，α_L表示的最小值，α_U表示的最大值，β_L表示的最小值，β_U表示的最大值。

3.根據權利要求1所述的基于貝葉斯統計學方法的軌道車輛車門電機壽命評估方法，其特征在于：所述步驟2具體方法如下：

(1)對待評估車門電機的維修記錄進行搜集和整理，提取其中關于每次故障發生時間的信息，并單獨整理出來；

(2)計算兩次相鄰故障之間的時間間隔，用t＝{t_r}＝{t₁,...,t_m}表示，其中r＝1,2,…m，對于待評估的新產品，其中m大于0且小于等于10。