中国设备工程论文文库

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基于压缩感知和卷积神经网络的机车受电弓故障诊断研究

基于压缩感知和卷积神经网络的机车受电弓故障诊断研究

时间:2023-01-12 作者:刘福,李珊,赵俊栋
【摘要】为保障机车的运行安全,本文提出了一种基于压缩感知(compressed sensing, CS)和卷积神经网络 (convolution neural network, CNN) 的故障诊断模型,针对离线机车运行数据,利用 CS 算法提取数据特征降低 CNN 输入维数,形成CS-CNN 模型进行机车受电弓故障诊断,实现对故障原因的有效定位。将该模型应用于离线机车运行数据分析记录中,研究结果表明,CS-CNN 模型在机车受电弓故障 诊断中表现出较高的识别效率和识别准确率。
关键词:受电弓;故障诊断;卷积神经网络;压缩感知
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