检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:司涌波 张国瑞 陈光武[1,2] 魏宗寿 SI Yongbo;ZHANG Guorui;CHEN Guangwu;WEI Zongshou(Automatic Control Research Institute,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,P.R.China;Gansu Provincial Key Laboratory of Traffic Information Engineering and Control,Lanzhou 730070,P.R.China)
机构地区:[1]兰州交通大学自动控制研究所,兰州730070 [2]甘肃省高原交通信息及控制重点实验室,兰州730070
出 处:《重庆大学学报》2023年第7期75-85,共11页Journal of Chongqing University
基 金:国家自然科学基金资助项目(61863024,71761023);甘肃省高等学校科研资助项目(2018C-11,2018A-22);甘肃省自然基金资助项目(18JR3RA130)。
摘 要:传统的道岔故障诊断方法往往依赖于复杂的信号处理过程以及丰富的专家经验,需要对信号进行精确的分段,过程繁琐,不利于现场使用。采用粒子群算法(PSO)优化的深度置信网络(DBN)的方法,直接对道岔功率原始数据提取特征,利用受限玻尔兹曼机(RBM)逐层拟合数据特征同时实现对数据的降维。然后采用极限学习机(ELM)对故障进行分类,提高了诊断的速度。研究结果表明:与PSO优化的支持向量机(SVM)方法相比,准确率提升了4%,达到了96%,所用时间也大大减少。The traditional fault diagnosis method often relies on the complex signal processing procedures and experts’rich experience.It requires precise signal segmentation,which is a tedious process and is not conducive to the field use.In this paper,the deep belief network(DBN)method optimized by particle swarm optimization(PSO)is used to directly extract features from the original power data,and the restricted Boltzmann machine(RBM)is employed to fit the data features layer by layer,achieving the data dimension reduction at the same time.Then,extreme learning machine(ELM)is used to classify each state,thereby improving the diagnosis speed.The results show the accuracy reaches 96%,which is a 4%improvement,and the required time is significantly reduced,when compared to support vector machine(SVM)optimized by PSO.
关 键 词:S700K转辙机 DBN 特征提取 ELM 故障诊断
分 类 号:U284[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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