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题名基于RS-ICS-BP的列控车载BTM故障诊断
被引量：8
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作者
牛宏侠
郭子钰
陈光武
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机构
兰州交通大学自动控制研究所
兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
兰州交通大学轨道交通运行控制与运维甘肃省国际科技合作基地
兰州交通大学甘肃省铁路信号控制及调度集中工程实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期52-57,共6页
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基金
国家自然科学基金(61863024)
甘肃省高等学校科研项目(2017A-026,2018C-11,2018A-22)。
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文摘
针对列车运行控制车载设备结构复杂,信息量大且故障分析多依赖于专家经验完成等问题,以CTCS3-300T型列控车载设备中应答器信息接收模块BTM故障文本数据为样本,提出一种基于粗糙集(Rough Set,RS)和改进布谷鸟搜索算法(Improved Cuckoo Search,ICS)优化神经网络(Back-Propagation,BP)的列控车载BTM智能故障诊断方法(RS-ICS-BP).首先,利用粗糙集理论处理不确定数据的优势对故障数据进行处理,消除冗余条件信息;再利用ICS算法确定适合的BP神经网络初始权值和阈值.以CTCS3-300T型车载设备BTM单元的93组数据为样本进行仿真实验,结果表明:RS-ICS-BP通过加入属性约简提高分类器的分类性能,通过ICS算法优化BP神经网络,避免了局部极小问题,且迭代步数少,平均误差得以降低,分类精度有所提升.
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关键词
车载设备
故障诊断
粗糙集
BP神经网络
布谷鸟算法
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Keywords
vehicle equipment
fault diagnosis
rough set
BP neural network
cuckoo search
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分类号
U284
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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题名D-S证据下的高铁信号系统异构数据融合
被引量：4
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作者
任超
牛宏侠
陈光武
司涌波
佘一鸣
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机构
兰州交通大学
甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
轨道交通运行控制与运维甘肃省国际科技合作基地
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第3期54-57,61,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61863024)
甘肃省高等学校科研项目(2017A-026)
甘肃省高等学校科研资助项目(2018C-11)。
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文摘
针对当前高速铁路信号系统数据信息多源异构问题,提出一种新的高铁信号异构数据融合框架设计方案。利用本体思想和D-S证据理论方法,对底层数据信息进行特征融合,减少数据冗余,提高数据质量,优化决策效率,进行实验验证。实验结果表明:该方法在一定规模数据量时,计算速度快且准确率高,所提出的新的异构数据融合架构可行,融合算法有效。
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关键词
D-S证据理论
数据融合
异构数据
高速铁路
信号系统
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Keywords
D-S evidence theory
data fusion
heterogeneous data
high-speed railway
signaling system
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分类号
TM934
[电气工程—电力电子与电力传动]
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