基于小波分析和深度信念网络的牵引系统故障诊断

基于小波分析和深度信念网络的牵引系统故障诊断

论文摘要

为实现牵引系统故障的准确定位,文章提出了一种基于小波分析和深度信念网络的故障诊断方法,其分别采集机车牵引系统正常与故障时的数据,利用小波分析计算小波能量分布序列和小波熵来组成特征向量并作为训练数据,建立用于机车牵引系统故障诊断的深度信念网络模型,以实现对牵引系统故障的有效定位。将该模型应用于离线机车故障记录数据分析中,结果表明,该方法能够实现高精度的牵引系统故障分类。

论文目录

  • 0?引言
  • 1?牵引系统及其故障分类
  • 2?牵引系统故障诊断模型
  •   2.1?基于小波分析的故障特征提取
  •   2.2?基于DBN的故障诊断模型
  •     2.2.1 RBM
  •     2.2.2 DBN分类器
  • 3?故障诊断模型的应用
  • 4?结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 唐黎哲,李珊,詹彦豪,江平

    关键词: 故障诊断,深度信念网络,小波分析,牵引系统

    来源: 控制与信息技术 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输,自动化技术

    单位: 株洲中车时代电气股份有限公司

    分类号: TP277;U269

    DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2019.05.400

    页码: 77-81

    总页数: 5

    文件大小: 958K

    下载量: 198

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