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.

基于ARIMA模型的地铁车门夹紧力预测

地铁车门系统是地铁日常重点维护对象之一,车门关闭时的夹紧力常用作间接检验其可靠性的定量指标。但频繁的检查不仅占据整备时间,也增加劳动成本。以地铁车门夹紧力为研究对象,提出一种二维ARIMA模型预测方法。预测结果表明,相比于一维ARIMA模型预测结果,二维ARIMA模型的地铁车门夹紧力预测结果具有更高的精度。预测结果可为降低地铁车门系统的日常检查频率和可靠性分析提供支持和参考。