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基于神经网络模型的高铁轮对故障诊断和预测方法的研究*

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  • 【题名】:基于神经网络模型的高铁轮对故障诊断和预测方法的研究*
  • 【年份】:2020
  • 【作者】:季银银,刘婷婷,沈建洲,缪响,张颖
  • 【关键词】:神经网络  故障诊断  故障预测
  • 【摘要】:提出将高铁轮对运转时产生的振动信号作为样本,分析在高铁轮对运转中,其振动信号中均值、方差、均方值、峰度、裕度因子、脉冲因子等值的变化。由于时域振动信号分析具有很强的实时性,因此采用振动时域信号作为特征信号,提取出能量参数、峰度参数、波形参数、裕度参数、脉冲参数和峰值参数作为样本输入到神经网络模型中,提出利用概率神经网络模型进行高铁轮对故障诊断。利用径向基网络模型,分析历史故障数据,对故障初期显示出的信号特征进行分类,确定中心节点,预测出故障类型,保障高铁轮对可靠运行。
  • 【期刊名】:机电工程技术
  • 【分类号】:U279
  • 【期号】:第5期
  • 【资金项目】:江苏省高等学校自然科学研究重大项目(编号:19KJA410001)
  • 【作者单位】:南京工程学院信息与通信工程学院;南京工程学院工业中心
  • 【页码】:14-17
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