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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。 相似文献
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<正>鲁南景逸的逼迫营销告诉我们,等和靠是没有出路的,只有逼着自己改变——改变安稳、安逸的"小日子",才能闯出一片新天地!2014年的印刷包装行业,几多欢乐几多愁,有的企业业绩节节攀升,有的企业则日益萧条。总结过去的一年,鲁南景逸印刷包装有限公司充满着喜气洋洋的气氛,2014年的销售业绩非但没有下滑,反而逐月递增,全年销售收入突破1.26亿元,创下公司创办以来的历史新高。鲁南景逸能获得如此骄人业绩,不仅是全公司上下共同努力的结果,更重要的是得益于总经理刘思明的逼迫营销。 相似文献
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针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。 相似文献
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