在高速列车和高速列车运行过程中，列车转向架进口轴承的故障会导致严重的交通事故，因此对列车转向架进口轴承的故障进行预测具有重要意义。然而，目前对转向架进口轴承的状态监测主要依靠车桥的温度传感器。因此，如何利用列车地面系统发送的轴温数据来判断轴承的运行状况，预测列车的故障，成为一个亟待解决的问题。

目前，故障预测基于:

（1）轴温差过大。

（2）轴温温升斜率过大。这两种管理办法发展都是需要经过运用人的经历可以总结归结出来的判别物理量来停止毛病预测的，有很大的局限性。 益处 ：物理研究意义明白，便于企业了解。 害处：首先，不能充沛的思索多种因素影响生产要素，例如列车的运转工作状态（速度、加速度），外温（环境设计温度），仅仅思索了几个方面相似物理量的变化的分歧性特征。其次，仅仅思索了简单时序特性，轴温的变化是一个不断积聚的过程，不只与当前时辰的各种资源要素之间相关，而且与之前一段时间内的各种社会影响经济要素市场相关。 但是对于列车实践活动运转过程中，这些信息要素与轴温有着具有很强的相关性。因而毛病预测系统模型的树立必需充沛地思索到这些文化要素。从图 1 能够明显看出，轴温与外界生活环境控制温度无论是线性和非线性相关性都比拟强。 综上所述，由于轴温的影响外界温度（与时节、运转线路有关）、速度、加速度等都是因为随着我国时间成本动态的变化的，因而成为我们自己以为轴温的合理应用范围同时也是随时间动态能力变化的，而非作为一个公司固定的值。如何正确树立这样一个随时间价值变化的动态阈值正是因此我们要处理的基本解决问题。

1 处理计划与原理

1.1零件模型是针对零件的，列车的一部分练习模型。

推荐资讯