基于數(shù)據(jù)的鐵路工程車輛速度估計(jì)模型

程夢(mèng)，周純杰，盧明舫，陳斌

（1. 華中科技大學(xué) 控制科學(xué)與工程博士后科研流動(dòng)站，湖北 武漢 430074；2. 中國(guó)鐵路武漢局集團(tuán)有限公司 博士后科研工作站，湖北 武漢 430061；3.金鷹重型工程機(jī)械有限公司，湖北 襄陽 441000）

0 引言

我國(guó)高速鐵路運(yùn)營(yíng)里程的不斷增加對(duì)工務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的維修養(yǎng)護(hù)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1-3]。作為維護(hù)工務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施安全運(yùn)轉(zhuǎn)的重要部件，鐵路工程車輛在保證鐵路運(yùn)輸安全、暢通、高效方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。鐵路工程車輛的作業(yè)具有地點(diǎn)分散、時(shí)間受限的特點(diǎn)，以GMC-96x型鋼軌打磨車為例，南至昆明、西至青藏高原，都留下了打磨作業(yè)的大量記錄[4-6]。鐵路工程車輛作業(yè)需要開天窗進(jìn)行，能否在時(shí)限內(nèi)以良好狀態(tài)保質(zhì)保量完成作業(yè)任務(wù)，關(guān)系著該線路甚至其旁線的可用性與有效性。因此，鐵路工程車輛作業(yè)過程中出現(xiàn)的故障必須進(jìn)行及時(shí)有效處理，以避免對(duì)施工任務(wù)造成影響[7-8]。

為提高處理鐵路工程車輛故障的效率，常見的解決方案是建立一套針對(duì)鐵路工程車輛作業(yè)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[9-12]。監(jiān)測(cè)對(duì)象通常包括鐵路工程車輛各子系統(tǒng)和各部件的狀態(tài)參數(shù)，還包括車載設(shè)備的使用與人員操作日志等。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠詳細(xì)記錄鐵路工程車輛的工作情況，輔以準(zhǔn)確及時(shí)的故障記錄，即可形成鐵路工程車輛的故障率統(tǒng)計(jì)報(bào)表，從宏觀上了解鐵路工程車輛的生命周期，優(yōu)化修程計(jì)劃。另外，結(jié)合專家系統(tǒng)，不僅能夠?qū)收咸幚硖峁?shí)時(shí)指導(dǎo)，還可從故障時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行回溯，探索故障前的異常工況，排查故障原因，改進(jìn)鐵路工程車輛的設(shè)計(jì)制造工藝。

然而，以上都是故障發(fā)生后的診斷處理與補(bǔ)救，建立監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)更理想化的目的是實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)。故障預(yù)測(cè)與健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）技術(shù)是航空航天與軍事領(lǐng)域的一種先進(jìn)技術(shù)[13-15]，近年來被引入到鐵路工程車輛、動(dòng)車組等陸地交通工具的管理中。PHM技術(shù)將復(fù)雜系統(tǒng)從最初輸入到最終決策的一整套信息通過科學(xué)嚴(yán)格的步驟管控起來，形成信息流動(dòng)的閉環(huán)，對(duì)于鐵路工程車輛的故障預(yù)測(cè)具有較大啟發(fā)。

1 故障預(yù)測(cè)方法分析

故障預(yù)測(cè)根據(jù)方法的不同主要分為基于原理的預(yù)測(cè)和基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)[16-18]?；谠淼念A(yù)測(cè)適合于簡(jiǎn)單對(duì)象，根據(jù)具有因果關(guān)系的各變量之間所遵循的物理或數(shù)學(xué)法則，推導(dǎo)出預(yù)測(cè)量的表達(dá)式，達(dá)到預(yù)測(cè)的目的。但當(dāng)預(yù)測(cè)量由多個(gè)性質(zhì)未知的變量共同決定時(shí)，基于原理的預(yù)測(cè)方法很難全面找出變量間的因果關(guān)系。近年來，基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法隨著大數(shù)據(jù)的興起而進(jìn)入研究人員的視野。這一方法大量應(yīng)用于金融領(lǐng)域，如從多年的股價(jià)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)季節(jié)性與非季節(jié)性因素[19]。在工業(yè)領(lǐng)域，如對(duì)機(jī)床切削部件的振動(dòng)情況進(jìn)行時(shí)間序列分析，建立可識(shí)別的故障模式[20]，也屬于基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法。計(jì)算機(jī)軟硬件高速處理與海量存儲(chǔ)的技術(shù)日益成熟，包含著大量寶貴信息的可供挖掘的數(shù)據(jù)越來越多，鐵路工程車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)正是滿足這一要求的數(shù)據(jù)集。

以鐵路工程車輛作業(yè)時(shí)的走行速度作為衡量系統(tǒng)健康狀況的關(guān)鍵指標(biāo)。以GMC-96x型鋼軌打磨車為例，其發(fā)動(dòng)機(jī)提供的最大額定速度為80 km/h，作業(yè)狀態(tài)下設(shè)定速度最大為24 km/h，通常會(huì)設(shè)置為16 km/h，實(shí)際作業(yè)速度一般不高于設(shè)定速度。當(dāng)鐵路工程車輛處于作業(yè)狀態(tài)時(shí)，其液壓走行系統(tǒng)的動(dòng)能并未發(fā)揮到100%，即系統(tǒng)動(dòng)能存在冗余，這時(shí)液壓走行系統(tǒng)的變量與速度之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系。車輛健康狀況不佳時(shí)，這一對(duì)應(yīng)關(guān)系將被打破，因此可利用鐵路工程車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)集建立鐵路工程車輛作業(yè)時(shí)的理論速度估計(jì)模型，該速度估計(jì)模型可起到分類器的作用，當(dāng)實(shí)時(shí)采集的走行速度值與模型計(jì)算出的理論值差異較大時(shí)，可認(rèn)為車輛健康狀況不佳，從而為進(jìn)一步故障預(yù)測(cè)與健康管理打下基礎(chǔ)。PHM系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的變量不僅反映了車輛本身的狀態(tài)，還隱含著一些通過原理分析無法涵蓋的因素造成的影響，如司機(jī)操作習(xí)慣、車輛實(shí)時(shí)載質(zhì)量、作業(yè)地點(diǎn)地理狀況（坡道、彎道或平直道）等。

2018年 9月1—30日，2輛 GMC-96x型鋼軌打磨車分別在蘭州和濟(jì)南局集團(tuán)公司管內(nèi)的作業(yè)速度統(tǒng)計(jì)見圖1（2輛車出廠時(shí)間相差小于30 d），可以看出，濟(jì)南局集團(tuán)公司鋼軌打磨車操作人員更傾向于以16 km/h的速度進(jìn)行打磨作業(yè)，蘭州局集團(tuán)公司鋼軌打磨車操作人員在12、14、16 km/h的速度下均有較多作業(yè)記錄。

圖1 GMC-96x型鋼軌打磨車在不同地點(diǎn)的相同月份內(nèi)作業(yè)狀態(tài)下的走行速度統(tǒng)計(jì)

上述2輛鋼軌打磨車在相同月份進(jìn)行打磨作業(yè)時(shí)在各自作業(yè)地點(diǎn)所遇到的走行壓力值統(tǒng)計(jì)見表1，可以看出，工號(hào)6499打磨車遇到的平均走行壓力小于工號(hào)6509打磨車，且前者的走行壓力變化較為和緩，后者的走行壓力變化較為劇烈。走行壓力的瞬時(shí)變化與車輛自身載質(zhì)量、司機(jī)操作習(xí)慣、作業(yè)地點(diǎn)地理狀況（坡道、彎道還是平直道）都有關(guān)系。

表1 GMC-96x型鋼軌打磨車9月份打磨作業(yè)走行壓力統(tǒng)計(jì) MPa

如果僅依靠機(jī)械與車輛原理建立相關(guān)變量與鐵路工程車輛作業(yè)速度間的函數(shù)表達(dá)式是相當(dāng)困難的，因?yàn)轭愃朴谒緳C(jī)操作習(xí)慣、作業(yè)地點(diǎn)地理狀況等影響速度的變量很難量化或精確表示。但這些變量的影響隱含在鐵路工程車輛各部件加裝的傳感器所實(shí)時(shí)測(cè)量并記錄的數(shù)據(jù)中，因此基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法在這一場(chǎng)景下應(yīng)與基于原理的預(yù)測(cè)方法結(jié)合起來，共同推導(dǎo)建立鐵路工程車輛作業(yè)時(shí)的走行速度估計(jì)模型。

2 鐵路工程車輛PHM系統(tǒng)架構(gòu)

為獲取鐵路工程車輛的作業(yè)數(shù)據(jù)，搭建1個(gè)針對(duì)鐵路工程車輛的PHM系統(tǒng)（見圖2）。在系統(tǒng)底層，由鐵路工程車輛出廠前即已安裝在系統(tǒng)各部件上的傳感器采集鐵路工程車輛上線作業(yè)時(shí)的實(shí)時(shí)工況，匯聚至車載可編程邏輯器件（Programmable Logical Chips，PLC），連同定位系統(tǒng)采集的車輛位置信息及人員操作信息，按照提前設(shè)置的通信協(xié)議一同通過由車-地?zé)o線傳輸和地面網(wǎng)絡(luò)傳輸兩部分構(gòu)成的傳輸通道回傳至地面數(shù)據(jù)中心；地面數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)對(duì)接收到的工況數(shù)據(jù)、系統(tǒng)配置數(shù)據(jù)、后臺(tái)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)，智能化分析平臺(tái)運(yùn)用存儲(chǔ)數(shù)據(jù)提供故障診斷、故障預(yù)測(cè)、健康管理等功能，平臺(tái)得出的評(píng)判預(yù)測(cè)結(jié)果可為管理、維修決策提供支持。

作為數(shù)據(jù)來源的PHM系統(tǒng)中的打磨車共有8臺(tái)，分布在5個(gè)鐵路局集團(tuán)公司管內(nèi)。這些打磨車距離出廠時(shí)間最長(zhǎng)5年，最短僅半年。車輛上線開始作業(yè)時(shí)，即啟動(dòng)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與回傳，數(shù)據(jù)上報(bào)周期為1條/s，地面數(shù)據(jù)中心至少存儲(chǔ)每輛車最近半年內(nèi)的作業(yè)數(shù)據(jù)。受限于某些技術(shù)原因，傳感器僅能采集牽引動(dòng)車的工況數(shù)據(jù)，無法采集作業(yè)機(jī)構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

圖2 鐵路工程車輛PHM系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

由于鐵路工程車輛的速度主要受控于液壓走行系統(tǒng)，介紹與速度相關(guān)的作業(yè)數(shù)據(jù)分析過程，并根據(jù)車輛機(jī)械原理確定走行四元組，進(jìn)行相關(guān)性分析與特征提取，進(jìn)而建立估計(jì)模型。

3 鐵路工程車輛作業(yè)數(shù)據(jù)分析

3.1 數(shù)據(jù)采集與處理

車載數(shù)據(jù)收集模塊對(duì)鐵路工程車輛作業(yè)時(shí)的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和轉(zhuǎn)換，將各種連續(xù)或離散的物理量轉(zhuǎn)變?yōu)榭商幚砬曳奖銈鬏數(shù)臄?shù)字信號(hào)，其監(jiān)測(cè)對(duì)象包含發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、車速、發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)間、累計(jì)行駛里程、發(fā)動(dòng)機(jī)故障代碼、蓄電池電壓、發(fā)電電流、燃油箱油量等。數(shù)據(jù)收集模塊與數(shù)據(jù)處理模塊間的通信協(xié)議見表2。

表2 車載數(shù)據(jù)收集模塊與數(shù)據(jù)處理模塊間的通信協(xié)議

參數(shù)類型 參數(shù)名稱 序號(hào) 說明數(shù)據(jù)采集器Life信號(hào) Life信號(hào) 0 0～255數(shù)據(jù)幀格式 幀格式命令 1 55（十進(jìn)制）發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù) 2～39預(yù)留 40～47 8字節(jié)預(yù)留校驗(yàn)和 累加校驗(yàn)和 48

受限于客觀條件，采用的傳感器無法直接測(cè)量油泵和馬達(dá)排量，退而測(cè)量控制油泵或馬達(dá)排量的電壓讀數(shù)，根據(jù)控制電壓與排量間的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系，間接獲取油泵和馬達(dá)的排量。一般油泵的控制電壓與其排量成正比，而馬達(dá)的控制電壓與其排量成反比?？刂齐妷旱牧砍桃话銥閇0，10]V，電壓傳感器量程為[0，27 648]，也即當(dāng)電壓傳感器取值為最大值27 648時(shí)，意味著控制電壓取到最大值10 V。

將采集到的每條作業(yè)數(shù)據(jù)看作一個(gè)樣本，則一次時(shí)長(zhǎng)約2 h的作業(yè)中將產(chǎn)生7 000多個(gè)樣本。樣本中的每一列即每個(gè)監(jiān)測(cè)物理量稱為特征，則根據(jù)協(xié)議的不同，樣本中的特征少則幾十個(gè)，多則上百個(gè)。將樣本中與速度相關(guān)的特征抽取出來，按照時(shí)間順序組成一個(gè)數(shù)據(jù)集，也可看作一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣：依次以作業(yè)時(shí)間為行索引，以所關(guān)注的特征為列索引。刪除重復(fù)與空白數(shù)據(jù)，對(duì)離群點(diǎn)進(jìn)行平滑處理，即執(zhí)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)與清洗步驟。

3.2 相關(guān)性分析

鐵路工程車輛在作業(yè)狀態(tài)下，有時(shí)需要在前進(jìn)與后退2個(gè)方向上來回作業(yè)。前進(jìn)時(shí)，I位走行系統(tǒng)工作，II位走行系統(tǒng)關(guān)閉；后退時(shí)則相反。PHM系統(tǒng)采集到的瞬時(shí)速度值，用數(shù)值前的正號(hào)表示前進(jìn)、負(fù)號(hào)表示后退。為分析方便，只關(guān)注鐵路工程車輛一邊前進(jìn)一邊作業(yè)下的速度。根據(jù)加速度a表達(dá)式a=dv/dt和牛頓力學(xué)定律（a=F/m）可知，速度由物體受到的力間接決定。鐵路工程車輛在作業(yè)時(shí)除了受到馬達(dá)提供的牽引力作用外，還受到由自身重力及地理環(huán)境、路軌狀況和司機(jī)駕駛習(xí)慣共同造成的走行壓力。

根據(jù)機(jī)械和車輛原理，油泵是一種將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為液壓比的動(dòng)力元件，而油馬達(dá)是一種將液壓能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能的執(zhí)行元件[21]。馬達(dá)背壓由馬達(dá)出口背壓閥的控制電壓決定，馬達(dá)背壓與走行壓力形成壓差，壓差與馬達(dá)排量共同決定馬達(dá)的輸出扭矩。因此，在所取得的傳感器數(shù)據(jù)樣本中，除了設(shè)定速度與實(shí)際速度外，還應(yīng)關(guān)注的特征有走行壓力、馬達(dá)背壓控制電壓、油泵排量控制電壓、馬達(dá)排量控制電壓。這4個(gè)特征構(gòu)成影響鐵路工程車輛作業(yè)速度的走行四元組。

為了檢驗(yàn)所選取的特征與鐵路工程車輛作業(yè)速度間的相關(guān)性，計(jì)算各個(gè)特征分別與作業(yè)速度間的Pearson's R值。Pearson's R值是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)概念，用來表示2個(gè)向量間的相關(guān)程度[22]，R的取值范圍為[-1，1]。當(dāng)R值為0時(shí)，表示2個(gè)向量不具備線性相關(guān)性；當(dāng)R值為正時(shí)，表示2個(gè)向量正相關(guān)，R值越大正相關(guān)性越強(qiáng)；當(dāng)R值為負(fù)時(shí)，表示2個(gè)向量負(fù)相關(guān)，R值越小負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)。同時(shí)對(duì)于計(jì)算得到的Pearson's R值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，得到顯著性檢驗(yàn)的P值。走行四元組與作業(yè)速度間的Pearson's R值和相應(yīng)的P值計(jì)算結(jié)果見表3。

表3 走行四元組與鐵路工程車輛作業(yè)速度的相關(guān)性

4 基于鐵路工程車輛作業(yè)數(shù)據(jù)的速度估計(jì)模型

4.1 模型框架

令走行壓力為M，馬達(dá)背壓控制電壓為B，油泵排量控制電壓為O，馬達(dá)排量控制電壓為Q，則建立速度估計(jì)模型就是要得出如下表達(dá)式：

v=f（M，B，O，Q）。 （1）速度與這些特征的排量組合存在隱含關(guān)系，即：v=px+q， （2）式中：x為g（M，B，O，Q）；p和q為有待通過數(shù)據(jù)確定的參數(shù)；f（*）和g（*）均為形式未知的函數(shù)。

首先，利用PHM系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)對(duì)走行壓力M和作業(yè)速度v進(jìn)行可視化，結(jié)果見圖3。圖3（a）所示為按照時(shí)間先后順序展示在鐵路工程車輛作業(yè)過程中v和M的變化情況，可見，當(dāng)鐵路工程車輛將速度保持在固定值進(jìn)行作業(yè)時(shí)，仍會(huì)經(jīng)歷走行壓力的隨機(jī)波動(dòng)，這一波動(dòng)可能是由鐵路工程車輛作業(yè)的地理狀況引起的。圖3（b）中的每一個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)樣本，當(dāng)M小于20 MPa時(shí)，鐵路工程車輛可能遍歷所有的作業(yè)速度值；當(dāng)M大于20 MPa后，鐵路工程車輛傾向于采用較低的作業(yè)速度。圖3（c）所示為將走行壓力相同的所有樣本抽取出來，對(duì)這些樣本的作業(yè)速度取均值，得到該走行壓力下的平均作業(yè)速度，可以看出，當(dāng)M小于20 MPa時(shí)，鐵路工程車輛以約13 km/h的平均速度作業(yè)；隨著M大于20 MPa，鐵路工程車輛的平均作業(yè)速度立即降低；當(dāng)M大于25 MPa時(shí)，鐵路工程車輛以約1 km/h的平均速度作業(yè)。

圖3 鐵路工程車輛走行壓力與作業(yè)速度變化情況

結(jié)合圖3和表3的結(jié)果可知，走行壓力M與作業(yè)速度v之間呈相關(guān)系數(shù)較低的負(fù)相關(guān)，因此可將其從走行四元組中剔除，而是作為一個(gè)外部的速度估計(jì)輔助條件。

4.2 特征提取

與鐵路工程車輛作業(yè)走行速度相關(guān)的另外3個(gè)特征變量B、O、Q都是系統(tǒng)的控制電壓，分別控制馬達(dá)背壓、油泵排量和馬達(dá)排量。為了找出這3個(gè)控制電壓與走行速度間的關(guān)系，首先對(duì)這3個(gè)特征進(jìn)行維度規(guī)約，即從這3個(gè)特征中提取出1個(gè)控制電壓的新特征。將B、O、Q的樣本構(gòu)成的數(shù)據(jù)集記為{xn}，其中n=1，…，N（N為樣本個(gè)數(shù)），即為從PHM系統(tǒng)中取出的工況條數(shù)，xn是一個(gè)d維變量，這里d=3，xn=[xB、xO、xQ]。接下來利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）方法將數(shù)據(jù)投射到一個(gè)k（k＜d，這里k=1）維空間里，使得投射后的數(shù)據(jù)方差最大，PCA是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法[23]。k維空間的方向由一個(gè)d維向量u1定義，且u1Tu1=1，則 xn的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都被投射到一個(gè)標(biāo)量u1Txn上。投射數(shù)據(jù)的均值為為數(shù)據(jù)集的均值）。投射數(shù)據(jù)的方差計(jì)算如下：

式中：S為數(shù)據(jù)集的協(xié)方差矩陣。優(yōu)化目標(biāo)是最大化投射數(shù)據(jù)的方差，即求令式（3）最大的向量u1。因?yàn)閨|u1||=1，引入一個(gè)拉格朗日乘子λ1，使得最大化目標(biāo)由式（3）轉(zhuǎn)化為：

將式（4）置0，可得1個(gè)平穩(wěn)點(diǎn)：

這意味著u1必須是S的一個(gè)特征向量。式（5）兩邊同時(shí)左乘根據(jù)可以看到投射數(shù)據(jù)的方差為因此，想要最大化投射數(shù)據(jù)的方差，u1必須取S具有最大特征值λ1的特征向量，即所謂的第一個(gè)主成分。

將B、O、Q的樣本數(shù)據(jù)代入上述PCA分析過程中，N=11 659，得到主成分 u1=[-0.168 5，-0.245 9，-0.954 5]，將投射到u1上得到的新特征記為xBOQ，則xBOQ與v的可視化結(jié)果見圖4。

由圖4（a）可以看出，從馬達(dá)背壓、油泵排量、馬達(dá)排量這3個(gè)物理量所對(duì)應(yīng)的控制電壓中提取出來的新特征與作業(yè)速度呈現(xiàn)一種分段的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系。當(dāng)xBOQ小于6時(shí)，斜率較平緩；當(dāng)xBOQ大于6時(shí)，斜率較陡。在xBOQ的整個(gè)值域內(nèi)，鐵路工程車輛作業(yè)速度都跟它呈線性負(fù)相關(guān)。對(duì)數(shù)據(jù)求滑動(dòng)平均，并利用最小二乘法進(jìn)行擬合后，得出作業(yè)速度v的表達(dá)式（2）可具體寫為：

圖4 鐵路工程車輛控制電壓新特征與作業(yè)速度變化情況

式中：x=xBOQ。由PCA分析過程可知式（6）可進(jìn)一步寫成：

利用式（7）可在已知走行系統(tǒng)提供的馬達(dá)背壓、油泵排量、馬達(dá)排量等物理量控制電壓的情況下，估計(jì)出該時(shí)刻系統(tǒng)的理論速度值。進(jìn)行簡(jiǎn)單計(jì)算可得，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上運(yùn)用該解析式得到的理論速度值與實(shí)際值相比，均方誤差（Mean-Square Error，MSE）為0.454 2，MSE是一種常用的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，指預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)點(diǎn)間的誤差平方和的均值。鐵路工程車輛作業(yè)速度與走行壓力、控制電壓新特征間的關(guān)系見圖5。

圖5 鐵路工程車輛作業(yè)速度與走行壓力、控制電壓新特征間的關(guān)系

4.3 模型驗(yàn)證

為了驗(yàn)證鐵路工程車輛作業(yè)速度估計(jì)模型的有效性，選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的來源鐵路工程車輛，取得它在比所取得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更新的月份中的作業(yè)工況作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。特征提取時(shí)使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是工號(hào)6509鋼軌打磨車在9月份的作業(yè)數(shù)據(jù)（共422 339條），模型驗(yàn)證的測(cè)試數(shù)據(jù)集選取的則是該鋼軌打磨車在11月份的作業(yè)數(shù)據(jù)（共303 649條），對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列常規(guī)數(shù)據(jù)處理步驟后，將所提出的速度估計(jì)模型應(yīng)用到測(cè)試集上，得到估計(jì)的理論速度值與實(shí)際值間的關(guān)系（見圖6）。作業(yè)速度估計(jì)模型在測(cè)試集上的MSE為0.541 2。

從驗(yàn)證結(jié)果來看，基于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)建立的作業(yè)速度估計(jì)模型，在測(cè)試集上有較好的估計(jì)精度，但略差于在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)。原因可能是多方面的，如測(cè)試集數(shù)據(jù)比訓(xùn)練集數(shù)據(jù)晚2個(gè)月，在這2個(gè)月的時(shí)間內(nèi)車輛各子系統(tǒng)性能發(fā)生了非線性退化，且氣溫、濕度等也有較大變化，都會(huì)對(duì)走行系統(tǒng)的各項(xiàng)參數(shù)造成影響。對(duì)于PHM系統(tǒng)而言，針對(duì)具體鐵路工程車輛的速度估計(jì)模型應(yīng)不斷進(jìn)行周期性迭代，圍繞新采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，對(duì)模型持續(xù)修正，以提高估計(jì)精度。

圖6 鐵路工程車輛速度估計(jì)模型驗(yàn)證結(jié)果

5 結(jié)束語

保證鐵路工程車輛的正常作業(yè)是提高鐵路運(yùn)輸效率與安全性的必要條件，而鐵路工程車輛故障預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)依賴于對(duì)作業(yè)速度進(jìn)行有效估計(jì)。然而單純依賴車輛和機(jī)械的基本原理對(duì)速度建立估計(jì)模型，卻因無法將司機(jī)操作習(xí)慣、作業(yè)地點(diǎn)地理狀況等隱性因子考慮在內(nèi)而效果不佳。未知或難以量化的隱性因子隱藏在鐵路工程車輛的作業(yè)數(shù)據(jù)中，針對(duì)這種情況，提出一種基于鐵路工程車輛作業(yè)大數(shù)據(jù)的速度估計(jì)模型，并以GMC-96x型鋼軌打磨車的40多萬條數(shù)據(jù)為例，經(jīng)特征提取后擬合得出模型，在測(cè)試集上估計(jì)結(jié)果的MSE僅為0.541 2，這一速度估計(jì)模型將進(jìn)一步服務(wù)于鐵路工程車輛的健康管理。在后續(xù)研究中，隨著PHM系統(tǒng)積累數(shù)據(jù)量及鐵路工程車輛故障數(shù)量的增加，可進(jìn)一步訓(xùn)練分類模型，性能指標(biāo)也應(yīng)從作業(yè)速度向其他物理量擴(kuò)展。