Predicción de la vida útil restante y modelo de alerta temprana para el sistema de contacto de ferrocarril de alta...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Ferroviaria
• Inteligencia Artificial
• Mantenimiento Predictivo

Sus antecedentes:

• La estabilidad de los sistemas de contacto de ferrocarriles de alta velocidad es crucial para la seguridad del tren y la eficiencia operativa.
• Las predicciones poco claras de la vida útil restante (RUL) generan importantes pérdidas económicas por mantenimiento y paradas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de alerta temprana para predecir la RUL de los sistemas de contacto de ferrocarriles de alta velocidad.
• Reducir las pérdidas económicas permitiendo un mantenimiento oportuno y previniendo fallos inesperados.

Principales métodos:

• Se desarrolló un modelo de red bidireccional de largo y corto plazo (BiLSTM) mejorado con errores para la predicción de RUL.
• Se utilizó Extreme Gradient Boosting (XGBoost) para corregir los errores de predicción y la Estimación de Densidad de Kernel (KDE) determinó los umbrales de advertencia.

Principales resultados:

• El modelo PSO-BiLSTM propuesto logró un Error Cuadrático Medio (RMSE) de 11,6293 y un Error Absoluto Medio (MAE) de 7,9643.
• El sistema de alerta temprana predijo con éxito fallos en el sistema de contacto hasta 30 días de antelación.

Conclusiones:

• El modelo desarrollado proporciona predicciones precisas de RUL y advertencias tempranas de fallos para los sistemas de contacto de ferrocarriles de alta velocidad.
• Este sistema facilita el mantenimiento oportuno, identifica riesgos potenciales y mejora la seguridad y fiabilidad operativa general.