列车车轮多边形磨损及其噪音研究综述

介绍了近年来国内外关于列车出现的车轮多边形磨损及其产生噪音的研究概况,解释了车轮多边形磨损的相关概念和定义,列出了多边形磨损产生的原因以及多边形磨损与噪音之间的关系。国内外关于车轮多边形磨损的相关研究,主要集中于车轮多边形磨损对轮轨动力学的影响、车轮多边形磨损的产生和发展机理以及车轮多边形磨损的检测和评估三方面。笔者从车辆振动产生的噪音、车轮多边形磨损产生的振动和车轮多边形磨损产生的噪音三方面对噪音、振动与车轮多边形磨损之间的关系进行了综述,总结了国内外关于列车维修方面的研究进展,为发生车轮多边形磨损的列车检修提供建议。     

基于深度学习的工业装备PHM研究综述

随着物联网和通信技术的快速发展,现代工业装备海量运行数据被实时监测传输,推动装备服役阶段的故障预测与健康管理进入大数据时代。面对具有不确定性强、价值密度低及多源异构特点的装备运行大数据,传统浅层模型算法存在难以自主挖掘数据蕴含特征、对装备健康状态表征能力弱的先天不足。近年来,作为机器学习领域的研究热点,深度学习理论得到了学术界与工业界的广泛关注,相关的工业装备故障预测与健康管理（prognostics and health management, 简称PHM）研究与应用层出不穷,为解决大数据背景下的故障预测与健康管理难题提供了新的思路和技术手段。为此,笔者回顾了工业装备故障预测与健康管理技术发展历程;从异常检测、故障诊断以及故障预测3个方面综述了深度学习已取得的研究成果;讨论了深度学习在当下工业装备故障预测与健康管理中的热点话题;分析了该研究方向在工程实际中面临的挑战,并探讨应对这些挑战的有效措施和未来发展趋势。