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基于LSTM预测误差的轨道交通弓网接触力异常识别算法被引量：1: 1; 作者杨劲松邵奇 +3 位作者刘金朝陶凯郭剑峰彭楠《城市轨道交通研究》北大核心 2024年第8期74-78,共5页; [目的]接触力是轨道交通弓网综合检测的重要内容,也是弓网系统性能的重要评价因素,但在检测过程中常受到外部环境的影响而出现异常检测数据。目前针对弓网接触力异常检测数据的剔除主要依赖于人工,影响数据分析效率,因此需深入研究弓网... 展开更多; 关键词轨道交通弓网接触力异常识别算法 LSTM预测误差; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据特征的接触网补偿装置卡滞识别方法研究: 2; 作者逯昊舒张文轩 +3 位作者王婧杨志鹏王斌寇鸿博《铁道机车车辆》北大核心 2024年第1期117-124,共8页; 对于铁路接触网中心锚结及下锚补偿装置出现异常,根据6C检测系统中高速铁路弓网综合检测装置(1C)采集的波形数据总结出数据特征并提出相应算法。选取弓网接触力和接触线高度作为判断此类缺陷的2个特征变量,经过数据预处理后,计算弓网接... 展开更多; 关键词下锚补偿装置中心锚结异常识别滑动窗接触线高度弓网接触力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于电流信号特征的弓网电弧识别方法被引量：20: 3; 作者王智勇郭凤仪 +2 位作者冯晓丽王玉婷陈程《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期82-91,共10页; 弓网电弧已成为电力机车安全运行的隐患,及时识别弓网电弧对于评价受流质量、调控弓网电弧、指导线路检修具有重要意义。该文开展了不同条件的弓网系统受流特性实验,将系统受流分为正常受流和电弧受流两种状态。提出一种基于回路电流和... 展开更多; 关键词弓网电弧改进的F-score算法网格搜索支持向量机模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SOA-SVM的弓网电弧识别方法被引量：2: 4; 作者李斌娄璟杜典松《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期83-91,共9页; 受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次... 展开更多; 关键词弓网电弧故障识别特征选择海鸥优化算法支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于无线体域网的囚犯异常行为实时分析被引量：4: 5; 作者杨璐璐陈建新 +1 位作者周亮魏昕《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期47-50,共4页; 随着无线传感技术的快速发展,无线体域网在远程医疗、智能家居等方面的应用日渐成为研究热点。监狱作为一个特殊场所,对囚犯的日常行为监控是必不可少的。准确而有效的监控系统能够在囚犯有异常行为发生时及时告警,这有助于监狱的管理,... 展开更多; 关键词无线体域网异常行为识别加速度传感器特征提取分类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM预测误差的轨道交通弓网接触力异常识别算法被引量：1: 1; 作者杨劲松邵奇刘金朝陶凯郭剑峰彭楠; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所; 出处《城市轨道交通研究》北大核心 2024年第8期74-78,共5页; 基金中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(K2020Z002)。; 文摘 [目的]接触力是轨道交通弓网综合检测的重要内容,也是弓网系统性能的重要评价因素,但在检测过程中常受到外部环境的影响而出现异常检测数据。目前针对弓网接触力异常检测数据的剔除主要依赖于人工,影响数据分析效率,因此需深入研究弓网接触力异常识别算法。[方法]梳理了弓网接触力常见的异常形式,分析了不同异常形式下接触力检测数据的特征。提出了一种基于LSTM(长短期记忆网络)预测误差的弓网接触力异常识别算法,通过使用正常的接触力数据训练LSTM模型,使该模型能够对接触力变化趋势进行预测。为实现正常区段与异常点的精确划分,使用基于置信区间的异常检测数据识别方法。为降低长距离异常数据对LSTM模型预测效果的影响,提出了一种基于预测值置换的异常数据处理方式。通过高速综合检测列车测得的真实检测数据,分别对三种常见异常形式的弓网接触力识别效果进行验证。[结果及结论]提出的算法能够较好地实现对弓网接触力异常的识别。; 关键词轨道交通弓网接触力异常识别算法 LSTM预测误差; Keywords rail transit identification algorithm of pantograph-catenary contact force abnormality LSTM prediction error; 分类号 U225.1 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据特征的接触网补偿装置卡滞识别方法研究: 2; 作者逯昊舒张文轩王婧杨志鹏王斌寇鸿博; 机构中国铁道科学研究院研究生部中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所; 出处《铁道机车车辆》北大核心 2024年第1期117-124,共8页; 基金中国铁道科学研究院集团有限公司科研课题(N2020G014) 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所科研课题(2020JJXM06)。; 文摘对于铁路接触网中心锚结及下锚补偿装置出现异常,根据6C检测系统中高速铁路弓网综合检测装置(1C)采集的波形数据总结出数据特征并提出相应算法。选取弓网接触力和接触线高度作为判断此类缺陷的2个特征变量,经过数据预处理后,计算弓网接触力一跨内标准差,接触线高度通过移动滑动窗,采取相应规则形成上界线,结合波形数据特征确定阈值并进行逻辑判断,得出异常锚段公里标。通过对典型线路进行计算分析,结果表明该方法可以识别出接触网中心锚结及下锚补偿装置缺陷,可为快速寻找此类缺陷及相关分析提供数据支撑。; 关键词下锚补偿装置中心锚结异常识别滑动窗接触线高度弓网接触力; Keywords anchoring compensator mid-point anchor recognition of anomalies sliding window height of contact line pantograph-catenary contact force; 分类号 U226.81 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于电流信号特征的弓网电弧识别方法被引量：20: 3; 作者王智勇郭凤仪冯晓丽王玉婷陈程; 机构辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁工程技术大学安全科学与工程学院国网内蒙古东部电力有限公司物资分公司; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期82-91,共10页; 基金国家自然科学基金(51277090) 辽宁省教育厅重点实验室基础研究(LZ2014024) +1 种基金辽宁省教育厅基金(LJYL015) 辽宁工大第五批生产技术问题创新研究基金(20160054T)资助项目; 文摘弓网电弧已成为电力机车安全运行的隐患,及时识别弓网电弧对于评价受流质量、调控弓网电弧、指导线路检修具有重要意义。该文开展了不同条件的弓网系统受流特性实验,将系统受流分为正常受流和电弧受流两种状态。提出一种基于回路电流和支持向量机(SVM)的弓网电弧在线识别方法及其工程实现方案。采用改进的F-score算法选择回路电流的平均值、标准差和相关系数作为弓网电弧的典型特征,利用svmtrain函数创建SVM模型,利用网格搜索算法优化SVM的径向基核函数。实验表明,该方法能够有效识别弓网电弧。接触压力、滑动速度和接触电流以及燃弧时间、电流采样频率均会影响弓网电弧的识别准确率。燃弧时间对识别准确率的影响较大,相同条件下燃弧时间越长,识别准确率越高。; 关键词弓网电弧改进的F-score算法网格搜索支持向量机模式识别; Keywords Pantograph arc, improved F-score algorithm, grid search, support vector machine, pattern recognition; 分类号 TM501 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SOA-SVM的弓网电弧识别方法被引量：2: 4; 作者李斌娄璟杜典松; 机构辽宁工程技术大学电气与控制工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期83-91,共9页; 基金国家自然科学基金(52077158)项目资助; 文摘受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次进行单变量调整,模拟了4种不同工况的弓网受流实验。基于实验数据,从特征供给和参数优化两方面出发:首先,利用D-score评估准则对电流特征进行对比,筛选出电弧识别特征及其显著区间;其次,设计样本定容环节考察特征信息的完备性;最后,利用海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)对弓网电弧建模识别。经测试结果与对比分析得出,SOA-SVM能够快速、有效的对弓网电弧建模识别,平均识别水平达98.5%、总体识别水平在97%以上。; 关键词弓网电弧故障识别特征选择海鸥优化算法支持向量机; Keywords pantograph arc fault identification feature selection seagull optimization algorithm(SOA) support vector machine(SVM); 分类号 U225 [交通运输工程—道路与铁道工程] U264.34 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于无线体域网的囚犯异常行为实时分析被引量：4: 5; 作者杨璐璐陈建新周亮魏昕; 机构南京邮电大学无线宽带通信与传感网技术教育部重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期47-50,共4页; 基金中国国家自然科学基金(61201165) 泛在无线通信和无线传感器网络教育部重点实验室开放课题项目(NYKL201306) +1 种基金同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室项目(ESSCKF201305)资助; 文摘随着无线传感技术的快速发展,无线体域网在远程医疗、智能家居等方面的应用日渐成为研究热点。监狱作为一个特殊场所,对囚犯的日常行为监控是必不可少的。准确而有效的监控系统能够在囚犯有异常行为发生时及时告警,这有助于监狱的管理,并阻止危险事故的发生。在监狱环境下,提出一种基于无线体域网的囚犯异常行为识别方法,即通过一个腕带式加速度传感器获取囚犯活动时的三轴加速度数据,采用分类算法判断是否有打架斗殴等异常行为发生。实验结果表明,该方法对异常行为的识别准确率能够达到95%。; 关键词无线体域网异常行为识别加速度传感器特征提取分类算法; Keywords Wireless body area network Abnormal activity recognition Accelerometer Feature selection Classification algorithms; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于LSTM预测误差的轨道交通弓网接触力异常识别算法	杨劲松邵奇刘金朝陶凯郭剑峰彭楠	《城市轨道交通研究》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于数据特征的接触网补偿装置卡滞识别方法研究	逯昊舒张文轩王婧杨志鹏王斌寇鸿博	《铁道机车车辆》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于电流信号特征的弓网电弧识别方法	王智勇郭凤仪冯晓丽王玉婷陈程	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2018	20	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SOA-SVM的弓网电弧识别方法	李斌娄璟杜典松	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于无线体域网的囚犯异常行为实时分析	杨璐璐陈建新周亮魏昕	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料