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基于轉轍機牽引力和PSO-SVM的道岔故障診斷研究
CSTR:
作者:
作者單位:

(西北工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,西安 710129)

作者簡(jiǎn)介:

楊小銳(1989-),女,碩士研究生,河南濟源人,主要從事嵌入式計算機、儀器儀表、機器學(xué)習等領(lǐng)域方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

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基金項目:


Research on Turnout Fault Diagnosis Algorithm Based on SVM
Author:
Affiliation:

(School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710129,China)

Fund Project:

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    摘要:

    隨著(zhù)高速鐵路的快速發(fā)展,道岔故障頻發(fā),成為一直是急需解決的重大安全問(wèn)題;首先從道岔的運行原理出發(fā),研究了轉轍機拉力對道岔的影響;然后進(jìn)行了轉轍機的電動(dòng)機的功率和電流參數的比較,結果表明,轉轍機拉力更能直觀(guān)反映道岔的運行情況;最后提出了用轉轍機拉力參數實(shí)現基于粒子群算法優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)的道岔故障診斷算法;經(jīng)過(guò)對實(shí)際數據的處理,表明此種診斷方法對道岔的故障有較好的分辨能力。

    Abstract:

    With the rapid development of high-speed railway, turnout faults have been an urgent problem to be solved. Firstly, from the operation principle of turnout, the influence of traction force of switch machine on turnout is studied; then compared to the power and current parameters of the switch motor, and it was found that the switch traction can more directly reflect the operation conditions of turnouts; finally it put forward the turnout fault diagnosis algorithm based on PSO-SVM and the switch traction parameters. After the processing of the actual data, it was found that this diagnostic method had good resolving power on the turnout faults.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

楊小銳,王安,安邦軍.基于轉轍機牽引力和PSO-SVM的道岔故障診斷研究計算機測量與控制[J].,2017,25(7):55-58.

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歷史
  • 收稿日期:2017-01-21
  • 最后修改日期:2017-02-21
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-08-10
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