本文主要研究内容
作者施文,陆宁云,姜斌,支有冉,许志兴（2019）在《数据驱动的地铁车门微小故障智能诊断方法》一文中研究指出：车门控制系统是地铁车辆中最重要的子系统之一,其机电部件紧密耦合且存在频繁往复运动,易受环境和乘客干扰,故障率居高不下。为准确检测诊断地铁车门早期故障,本文提出一种大数据驱动的车门故障特征优选方法和基于随机森林(RF)的智能诊断方法。首先,从地铁运营公司累积的大量车门运行状态数据中,提取门扇位置、驱动电机转速和电流信号的多阶段时域特征指标,构建车门运行状态的特征向量;然后,应用距离评估准则,优选对故障敏感度高且对干扰鲁棒性强的车门状态特征,降低特征维度,减少冗余、无关特征的干扰;以优选后的车门状态特征作为RF网络的输入,故障标签作为输出,建立智能故障诊断模型,实现车门系统不同微小故障状态的自动识别。在杭州地铁4号线台架车门上的应用结果表明,所提方法能准确提取早期故障的微弱特征,故障分类模型精度高,故障诊断准确率优于现有其他方法。
Abstract
che men kong zhi ji tong shi de tie che liang zhong zui chong yao de zi ji tong zhi yi ,ji ji dian bu jian jin mi ou ge ju cun zai pin fan wang fu yun dong ,yi shou huan jing he cheng ke gan rao ,gu zhang lv ju gao bu xia 。wei zhun que jian ce zhen duan de tie che men zao ji gu zhang ,ben wen di chu yi chong da shu ju qu dong de che men gu zhang te zheng you shua fang fa he ji yu sui ji sen lin (RF)de zhi neng zhen duan fang fa 。shou xian ,cong de tie yun ying gong si lei ji de da liang che men yun hang zhuang tai shu ju zhong ,di qu men shan wei zhi 、qu dong dian ji zhuai su he dian liu xin hao de duo jie duan shi yu te zheng zhi biao ,gou jian che men yun hang zhuang tai de te zheng xiang liang ;ran hou ,ying yong ju li ping gu zhun ze ,you shua dui gu zhang min gan du gao ju dui gan rao lu bang xing jiang de che men zhuang tai te zheng ,jiang di te zheng wei du ,jian shao rong yu 、mo guan te zheng de gan rao ;yi you shua hou de che men zhuang tai te zheng zuo wei RFwang lao de shu ru ,gu zhang biao qian zuo wei shu chu ,jian li zhi neng gu zhang zhen duan mo xing ,shi xian che men ji tong bu tong wei xiao gu zhang zhuang tai de zi dong shi bie 。zai hang zhou de tie 4hao xian tai jia che men shang de ying yong jie guo biao ming ,suo di fang fa neng zhun que di qu zao ji gu zhang de wei ruo te zheng ,gu zhang fen lei mo xing jing du gao ,gu zhang zhen duan zhun que lv you yu xian you ji ta fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自仪器仪表学报的施文,陆宁云,姜斌,支有冉,许志兴，发表于刊物仪器仪表学报2019年06期论文，是一篇关于微小故障诊断论文,距离评估准则论文,随机森林论文,地铁车门系统论文,仪器仪表学报2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自仪器仪表学报2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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