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基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏检测及预警方法
被引量：
6
1
作者
陈美霞
梁师嵩
+1 位作者
顾亦豪
郑欢
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022年第1期113-117,共5页
列车制动系统管路泄漏中制动总风管路泄漏和制动缸及相连管路泄漏的检测定位非常困难。介绍了基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏的检测及预警方法。该方法使用源于TCMS(列车控制管理系统)的原始数据并对数据进行处理,基于处理后...
列车制动系统管路泄漏中制动总风管路泄漏和制动缸及相连管路泄漏的检测定位非常困难。介绍了基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏的检测及预警方法。该方法使用源于TCMS(列车控制管理系统)的原始数据并对数据进行处理,基于处理后的数据建立模型;采用以异常检测模型和回归模型为基学习器的机器学习模型在空间中确定健康域,并使用模型的不同指标来表征不同位置的泄漏;依据不同指标随时间的变化规律提供泄漏预警信息。针对原始数据采样率及数据传输质量有限的问题,采用了“率”的物理量定义方法和异常数据段剔除方法。测试结果表明,该模型能够监测、定位泄漏位置并提供预警。
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关键词
地铁列车
制动系统
管路泄漏
检测方法
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职称材料
题名
基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏检测及预警方法
被引量：
6
1
作者
陈美霞
梁师嵩
顾亦豪
郑欢
机构
中车南京浦镇车辆
有限公司
上海仁童电子科技有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022年第1期113-117,共5页
文摘
列车制动系统管路泄漏中制动总风管路泄漏和制动缸及相连管路泄漏的检测定位非常困难。介绍了基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏的检测及预警方法。该方法使用源于TCMS(列车控制管理系统)的原始数据并对数据进行处理,基于处理后的数据建立模型;采用以异常检测模型和回归模型为基学习器的机器学习模型在空间中确定健康域,并使用模型的不同指标来表征不同位置的泄漏;依据不同指标随时间的变化规律提供泄漏预警信息。针对原始数据采样率及数据传输质量有限的问题,采用了“率”的物理量定义方法和异常数据段剔除方法。测试结果表明,该模型能够监测、定位泄漏位置并提供预警。
关键词
地铁列车
制动系统
管路泄漏
检测方法
Keywords
metro train
braking system
pipeline leakage
detection method
分类号
U270.35 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏检测及预警方法
陈美霞
梁师嵩
顾亦豪
郑欢
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022
6
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