基于数据驱动的轨道交通供电设备状态评估的研究及应用

摘要

轨道交通供电设备和系统网络存在非线性、强耦合、时变性、复杂性高等特点,对其状态的评估面临着巨大的挑战。介绍了轨道交通供电设备维修过程中逐渐暴露出的维修不足或维修过剩问题,以马尔科夫(Markov)链方法为理论基础,采用基于数据驱动的预测与健康管理技术框架,对多种设备的状态数据进行统计和分析,实现对轨道交通供电设备性能状态的评估。结果表明该模型优化了设备维护计划,降低了生产成本。