基于EMD-ARIMA模型的地铁门传动系统早期故障预测

地铁门夹紧力峰值数据在一定程度上可以反映其传动系统的退化状态.基于此,本文运用研发的数据采集系统对新上线地铁门的夹紧力进行实时地采集、存储、显示和查询.分别采用ARIMA模型与EMD-ARIMA模型对夹紧力峰值的均值和标准差随累积运行时间的变化趋势进行预测,依据预测结果确定地铁门传动系统发生早期故障的概率.通过两种模型预测对比结果表明,EMD-ARIMA模型可以较好地预测地铁门夹紧力峰值的变化趋势,这种改进的预测方法可以对处于调试期车门退化状态的预测提供新思路.