基于改进高斯过程回归模型的柴油机机油黏度变化趋势预测

摘要

针对内燃机车用柴油机机油稀释状态难以评估的问题，提出一种基于布谷鸟搜索算法和贝叶斯正则算法的改进高斯过程回归模型的柴油机机油黏度变化趋势预测方法。首先，采用理化检验手段分析机油黏度数据，将其用于模型验证。其次，基于布谷鸟搜索算法和贝叶斯正则算法集成优化高斯过程回归模型并对不同工况下机油黏度变化规律进行拟合，以协方差函数为优化目标提升模型的评估精度。最后，通过HXN3B型内燃机车柴油机机油黏度数据验证所提模型的有效性和实用性。现场测试验证与检修复核表明，所提模型不仅能够预测一定时间内机油黏度变化的趋势，有效评估机油稀释状态，还能在故障早期提出预测性维护建议并动态优化检修排程，提升了内燃机车的安全运用保障能力，进一步验证了该方法的工程应用价值。

关键词

内燃机车 / 机油稀释 / 高斯过程回归 / 故障分析 / 维修策略

基金资助

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2023J007); 中国铁道科学研究院集团有限公司科技研究开发计划项目(2021YJ020)