CCBII制动系统是目前中国现代铁路HXD1和HXD3系列机车的关键制动组件，该系统由德国KNORR公司生产，具有高稳定性和快速响应的优势。由于其复杂的工作模式、多变的工作环境以及众多强耦合的部件，使得在CCBII制动系统中同时发生多种初期故障的情况难以避免。传统的故障预测技术在CCBII制动系统多发初期故障的预后上存在困难，因此本研究提出了一种基于模型的故障预测方法，以解决这一问题。
文章提出了增强型全局分析冗余关系（Augmented Global Analytical Redundancy Relations，AGARRs）的概念，用于参数性故障和非参数性故障的预测。在故障被检测到之前，通过比较模式变换特征矩阵（Mode-change Signature Matrix，MCSM）与一致性向量（coherence vector）来实现模式追踪。一旦模式追踪失败，将建立包含疑似故障和疑似模式变换的故障假设集。由于初期故障的退化行为未知，本研究采用了匹配的动态模型来预测每个初期故障未知的退化特征。研究还利用混合差分进化（Mixed Differential Evolution，MDE）算法来识别退化模型和初期故障。通过这种方法，最终实现了CCBII制动系统的实时在线故障预测。
研究还介绍了CCBII制动系统的简介。它是先进的HXD1和HXD3系列机车计算机控制制动II（Computer Controlled Brake II，CCBII）的关键组成部分。CCBII制动系统具有高稳定性和快速响应的特点。因此，为CCBII制动系统开发相应的故障预测方法显得非常必要。通过模拟测试验证了所提出的方案的有效性。
文章中的关键词包括故障预测、CCBII制动系统、多发初期故障、混合差分进化等。
在研究的介绍部分，作者首先介绍了CCBII制动系统的重要性和优势，指出其在中国现代化铁路机车制动系统中的核心作用。同时，也强调了CCBII制动系统在面对复杂操作环境和复杂组件时所面临的挑战，即可能会同时出现多种初期故障。这些初期故障若不能及时预测和处理，可能会对列车的安全运行带来潜在威胁。
为了应对这一挑战，文章提出了一种模型化的故障预测方法，这是本研究的核心所在。该方法首先建立了CCBII制动系统工作模式的模型，随后采用AGARRs概念来实现对系统参数性以及非参数性故障的早期预测。在故障未被探测到之前，系统能够通过模式变换特征矩阵和一致性向量的比较，对制动系统的模式追踪进行实时监控。如果模式追踪失败，系统将自动根据预设的故障假设集来确定故障发生的可能性以及故障可能引起的变化。
接着，作者提出了一个创新的故障预测概念：对每个初期故障的未知退化特征，通过匹配的动态模型进行预测，并最终利用混合差分进化算法对退化模型和故障进行识别。这标志着在故障预测领域的一种新的突破，因为传统方法通常无法准确地预测初期故障的退化行为。
该研究的最终目标是实现实时在线的CCBII制动系统故障预测，这对于保障列车的安全运行至关重要。通过建立有效的预测模型，操作人员可以在故障发生之前及时采取措施进行预防和维修，避免可能的安全事故。
文章还强调了模拟测试的重要性，通过模拟测试来验证所提出的方案的效率和准确性。只有通过严格的测试和验证，才能确保预测方法的实际可行性和可靠性。
本研究为CCBII制动系统的故障预测提供了新的理论和技术支持，不仅有助于提升铁路列车的安全性能，也为未来相关领域的深入研究奠定了基础。
