期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于HDMixer算法的地铁列车传动系统故障诊断研究
1
作者
李劲弟
李波
+2 位作者
刘静
任祥臣
李秉坤
《城市轨道交通研究》
2025年第12期79-84,共6页
[目的]对于地铁列车传动系统中的关键部件——牵引电机、齿轮箱与轴箱,为解决其因故障引发的安全性能下降、噪声、漏油等问题,应开展相应的故障诊断方法研究。[方法]首先,运用RFFT(实数快速傅里叶变换)对传动系统各组件的加速度信号进...
[目的]对于地铁列车传动系统中的关键部件——牵引电机、齿轮箱与轴箱,为解决其因故障引发的安全性能下降、噪声、漏油等问题,应开展相应的故障诊断方法研究。[方法]首先,运用RFFT(实数快速傅里叶变换)对传动系统各组件的加速度信号进行了精细化处理,通过分析异常信号在时域与频域内的独特表现特征,实现了对各类异常信号的精确区分与识别。其次,为应对多元时间序列数据中长期依赖关系挖掘以及跨通道关联解析的难题,设计了基于HDMixer深度学习架构的特征提取主干网络,实现了对数据中关键信息的高效捕捉与精准解析。鉴于牵引电机、齿轮箱与轴箱数据特征间的复杂交互性,提出了一种基于深度学习的集成学习模型。该模型构建了针对不同故障类型的子模型,通过对这些子模型的输出结果进行集成处理,筛选出预测故障类别表现最优的模型结果作为最终故障判断依据。[结果及结论]该集成学习模型在地铁列车传动系统故障诊断任务中实现了84.82%的准确率,且在各类运行工况下均具有较高的准确性与稳定性。
展开更多
关键词
地铁列车
传动系统
故障诊断
hdmixer
算法
实数快速傅里叶变换
集成学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于HDMixer算法的地铁列车传动系统故障诊断研究
1
作者
李劲弟
李波
刘静
任祥臣
李秉坤
机构
中车长春轨道客车股份有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
2025年第12期79-84,共6页
基金
中国中车股份有限公司科技研究开发计划项目(2024CTA570)。
文摘
[目的]对于地铁列车传动系统中的关键部件——牵引电机、齿轮箱与轴箱,为解决其因故障引发的安全性能下降、噪声、漏油等问题,应开展相应的故障诊断方法研究。[方法]首先,运用RFFT(实数快速傅里叶变换)对传动系统各组件的加速度信号进行了精细化处理,通过分析异常信号在时域与频域内的独特表现特征,实现了对各类异常信号的精确区分与识别。其次,为应对多元时间序列数据中长期依赖关系挖掘以及跨通道关联解析的难题,设计了基于HDMixer深度学习架构的特征提取主干网络,实现了对数据中关键信息的高效捕捉与精准解析。鉴于牵引电机、齿轮箱与轴箱数据特征间的复杂交互性,提出了一种基于深度学习的集成学习模型。该模型构建了针对不同故障类型的子模型,通过对这些子模型的输出结果进行集成处理,筛选出预测故障类别表现最优的模型结果作为最终故障判断依据。[结果及结论]该集成学习模型在地铁列车传动系统故障诊断任务中实现了84.82%的准确率,且在各类运行工况下均具有较高的准确性与稳定性。
关键词
地铁列车
传动系统
故障诊断
hdmixer
算法
实数快速傅里叶变换
集成学习
Keywords
subway train
transmission system
fault diagnosis
hdmixer algorithm
RFFT
integrated learning
分类号
U270.35 [交通运输工程]
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HDMixer算法的地铁列车传动系统故障诊断研究
李劲弟
李波
刘静
任祥臣
李秉坤
《城市轨道交通研究》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
