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基于CNN-LSTM的车辆悬挂系统故障识别方法研究
1
作者
梁君海
李智强
+1 位作者
葛天
郑志伟
《铁路计算机应用》
2024年第2期1-6,共6页
高速铁路车辆(简称:车辆)运行条件恶劣多变,车辆悬挂系统的可靠性关系到行车安全和乘坐舒适性。当车辆的悬挂系统发生故障时,振动信号呈现非线性、非平稳的特征。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)-...
高速铁路车辆(简称:车辆)运行条件恶劣多变,车辆悬挂系统的可靠性关系到行车安全和乘坐舒适性。当车辆的悬挂系统发生故障时,振动信号呈现非线性、非平稳的特征。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)-长短时记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)模型的车辆悬挂系统故障识别方法。通过SIMPACK平台建立了包含悬挂系统的车辆-轨道耦合动力学模型,获得了车辆系统各部件在健康状态及各类故障状态下的振动信号;以与故障元件关联部件的振动加速度信号作为模型输入,通过构建的CNN-LSTM模型对时序信号进行特征提取和分类预测,进而实现对车辆悬挂系统的故障识别;通过构建不同工况的故障数据集对该方法进行评估。试验结果表明,该方法在速度等级相同的情况下,故障识别准确率可达98%;在速度等级不同的情况下,故障识别准确率可达99%,验证了该方法的有效性。
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关键词
高速铁路车辆
悬挂系统
卷积神经网络
长短时记忆模型
故障识别
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职称材料
机车在役连杆销超声波探伤研究
2
作者
余海军
王蔚明
《铁路技术创新》
2016年第2期86-89,共4页
通过对SS7E型机车在役连杆销的超声波探伤检测及断裂分析研究,从连杆销的组装工艺及裂纹的形成等方面找到连杆销断裂原因,改进连杆销的组装工艺,实现在役连杆销不解体超声波检测,避免了裂纹的产生,保证了铁路行车安全。
关键词
机车
连杆销
在役
超声波检测
组装工艺
裂纹
断裂分析
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职称材料
题名
基于CNN-LSTM的车辆悬挂系统故障识别方法研究
1
作者
梁君海
李智强
葛天
郑志伟
机构
中车成都机车车辆有限公司技术中心
西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室
出处
《铁路计算机应用》
2024年第2期1-6,共6页
文摘
高速铁路车辆(简称:车辆)运行条件恶劣多变,车辆悬挂系统的可靠性关系到行车安全和乘坐舒适性。当车辆的悬挂系统发生故障时,振动信号呈现非线性、非平稳的特征。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)-长短时记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)模型的车辆悬挂系统故障识别方法。通过SIMPACK平台建立了包含悬挂系统的车辆-轨道耦合动力学模型,获得了车辆系统各部件在健康状态及各类故障状态下的振动信号;以与故障元件关联部件的振动加速度信号作为模型输入,通过构建的CNN-LSTM模型对时序信号进行特征提取和分类预测,进而实现对车辆悬挂系统的故障识别;通过构建不同工况的故障数据集对该方法进行评估。试验结果表明,该方法在速度等级相同的情况下,故障识别准确率可达98%;在速度等级不同的情况下,故障识别准确率可达99%,验证了该方法的有效性。
关键词
高速铁路车辆
悬挂系统
卷积神经网络
长短时记忆模型
故障识别
Keywords
railway high-speed vehicle
suspension system
Convolutional Neural Network(CNN)
Long Short-TermMemory(LSTM)model
fault identification
分类号
U270.331 [机械工程—车辆工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
机车在役连杆销超声波探伤研究
2
作者
余海军
王蔚明
机构
中
车
大同电力
机车
有限公司
技术
中心
工艺开发部
中车成都机车车辆有限公司技术中心
质量管理部
出处
《铁路技术创新》
2016年第2期86-89,共4页
文摘
通过对SS7E型机车在役连杆销的超声波探伤检测及断裂分析研究,从连杆销的组装工艺及裂纹的形成等方面找到连杆销断裂原因,改进连杆销的组装工艺,实现在役连杆销不解体超声波检测,避免了裂纹的产生,保证了铁路行车安全。
关键词
机车
连杆销
在役
超声波检测
组装工艺
裂纹
断裂分析
分类号
U269 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于CNN-LSTM的车辆悬挂系统故障识别方法研究
梁君海
李智强
葛天
郑志伟
《铁路计算机应用》
2024
0
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职称材料
2
机车在役连杆销超声波探伤研究
余海军
王蔚明
《铁路技术创新》
2016
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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