轴承温度预测对高速列车服役状态的评估以及运维策略的制定具有重要作用.针对复杂服役环境下的高速列车轴温预测问题,首先构建了轴承热力学近似计算模型,并分析了引起轴承温升的服役工况敏感参数,再利用支持向量机回归的方法建立了基于服役工况参数的轴承温度预测模型.对高速列车轴承履历服役数据进行统计分析,构建轴承温升相对速度变化的延迟量,确定轴承与环境的温差对轴承温升的影响,并据此对预测模型进行优化.以某高速列车大齿轮箱滚动轴承为例进行预测模型构建及优化方法验证,测试结果显示:预测模型优化前的综合平均相对预测误差为1.64％,优化后为1.35％,降幅为17.7％,预测模型优化前的综合最大相对误差为35.6％,优化后为17.7％,降幅50.3％.
轴温预测 多变量预测模型 支持向量机 高速列车 服役工况