《表1 电源车性能退化状态时间序列》

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《基于多状态时间序列预测学习的电源车故障预测方法》

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针对不同的退化模式选取不同的μ1、μ2、δ12、δ22参数组合，在多个退化起始时间条件下，分别在电源车仿真系统上模拟上述退化情形，并采集对应的状态数据，最终形成如表1所示的状态时间序列数据集，用于网络训练和测试。其中，当退化起始时间为10 s时，与性能退化模式D5对应的电源车部分状态特征时间序列变化过程如图4所示。