列车故障

作品数：53被引量：133H指数：7
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基于选择性集成学习的高速列车故障识别研究被引量：8
《计算机应用研究》2018年第5期1365-1367,共3页饶川 苟先太 金炜东 
国家自然科学基金重点资助项目(61134002);国家自然科学基金资助项目(61075104);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU11BR039;SWJTU11ZT06);四川省科技计划项目-重点研发项目(2017GZ0159)
在SVM分类识别中,分类器模型一经训练得到,对所有测试样本进行无差别的识别。针对高速列车故障中样本的分类识别是存在区域分类精度的情况,提出了一种基于选择性集成学习的SVM多分类器融合算法。该方法选取测试样本最邻近的k个训练样本...
关键词：选择性集成学习 支持向量机 多分类器融合 区域分类精度 高速列车故障分类 
基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析被引量：8
《计算机应用研究》2014年第12期3625-3627,共3页石国良 李晓 金炜东 苟先太 
国家自然科学基金资助项目(61134002);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJT12CX038U)
针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法。对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。计算列车振动信号的排列组合熵,首先...
关键词：列车故障 高速列车 排列组合熵 支持向量机 转向架 故障分类 
基于EEMD和ICA的单通道列车信号盲分离被引量：7
《计算机应用研究》2014年第5期1551-1553,共3页谷千伟 金炜东 余志斌 
国家自然科学基金资助项目(61134002)
针对列车混合故障的诊断,提出了一种基于集合平均经验分解(EEMD)和独立分量分析(ICA)的盲分离诊断方法。通过EEMD算法将混合信号分解为包含不同源信号特征的本征模态函数(IMF),组成新的多维信号;用主成分分析准确估计源信号个数,解决了...
关键词：盲源分离 单通道 列车故障 经验模态分解 独立分量分析 
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