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作者：雷崇;冯腾;夏继豪;钱新博;孙言俊;姜学鹏;李科;严斌;
单位：中铁第四勘察设计院集团有限公司;武汉科技大学机械自动化学院;长沙市轨道交通建设有限责任公司;
摘要：为了提高隧道通风系统的智能运维水平，将基于数据驱动的联合模型引入隧道通风系统进行剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测，即综合失效事件和状态监测数据进行RUL动态预测。针对基于失效事件和状态监测数据融合的RUL预测，目前工业领域主要使用两阶段模型法，该方法遵循“先退化建模，后失效建模”的步骤。由于隧道通风系统受到地铁工况环境的影响，退化过程和失效事件存在相互影响，提出了基于多元变量的联合模型，旨在辨识共享随机效应，进而降低退化模型和失效模型估计偏差，提高隧道通风系统RUL动态预测的准确度。基于调研发现，地铁隧道通风系统主要故障模式为风机轴承磨损，研究主要通过风机轴承磨损失效仿真算例，选用平均绝对误差比较所提出的方法与两阶段法、单元联合模型的预测性能。算例研究结果表明，多元联合模型方法能有效辨识出监测状态演变和失效事件的关联关系，降低模型估计的偏差，为地铁隧道安全运行提供决策支持。
关键词：安全工程;隧道通风系统;联合模型;退化模型;失效模型;随机效应
基金资助：国家重点研发计划重点专项(2021YFB2011200); 湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20221105)
