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车门控制系统是地铁车辆中最重要的子系统之一,其机电部件紧密耦合且存在频繁往复运动,易受环境和乘客干扰,故障率居高不下。为准确检测诊断地铁车门早期故障,本文提出一种大数据驱动的车门故障特征优选方法和基于随机森林(RF)的智能诊断方法。首先,从地铁运营公司累积的大量车门运行状态数据中,提取门扇位置、驱动电机转速和电流信号的多阶段时域特征指标,构建车门运行状态的特征向量;然后,应用距离评估准则,优选对故障敏感度高且对干扰鲁棒性强的车门状态特征,降低特征维度,减少冗余、无关特征的干扰;以优选后的车门状态特征作为RF网络的输入,故障标签作为输出,建立智能故障诊断模型,实现车门系统不同微小故障状态的自动识别。在杭州地铁4号线台架车门上的应用结果表明,所提方法能准确提取早期故障的微弱特征,故障分类模型精度高,故障诊断准确率优于现有其他方法。 相似文献
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文章提出在多层分类器中使用粗集理论来进行网络的设计,由于粗集理论有强大的数值分析能力,而多层分类器具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的新型多层分类器模型。首先利用粗集理论来提取原始的领域知识,然后通过计算决策表的相对约简来产生规则,这些规则的依赖性因子被设为多层分类器的初始连接权值,这些权值在训练学习中得到改进。文章最后给出了一个决策表的实例来进一步验证了该方法的高效性和正确性。 相似文献
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为了增强轨道车辆门的运营可靠性,提高车辆门系统的维保效率,设计了轨道车辆门远程监控与故障诊断系统,该系统采用了模块化的设计思路,完成了下位机数据接收解析、数据处理、故障诊断、故障预警、数据展示等功能。该系统提高了轨道车辆门的智能化水平,改变了轨道车辆门的维保模式,使得传统的事后修、计划修转变为状态修。 相似文献
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针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况,提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似(ESAX)字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数据进行字符化;然后计算其与车门正常运行状态下模板曲线之间的距离作为特征量,并使用主成分分析(PCA)法进行降维;最后结合基础特征利用分层模式识别模型对各类亚健康状态由粗到细逐层进行识别。以实测车门电机数据为例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效区分各类亚健康状态,识别率可达到99%。 相似文献
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为了满足监测轨道交通车辆门状态的需求,基于3G/4G移动通信平台、短距离无线通信技术设计并实现了轨道交通车辆门远程监测车载网关.车载网关以Cortex-A8架构的AM335X处理器为核心,采用嵌入式Linux操作系统,以高可靠性和灵活性完成对轨道车辆门状态参数的采集和实时传输、设备的远程维护与升级等功能.在多条轨道交通车辆上的应用表明,所设计的车载网关具有运行稳定、性能优良等特点. 相似文献
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本文把弹塑性有限元法与材料的应变──寿命理论结合起来计算膨胀节的低循环疲劳寿命,即利用弹塑性有限元分析波纹管的最大应力应变(局部应力应变),根据局部应力应变利用奥氏体不锈钢材料的应变──寿命关系计算出波纹管的疲劳寿命。本文同时编写了该方法的Fortran计算程序,利用该程序可以比较准确地计算出膨胀节的低循环疲劳寿命。本文还把计算结果与膨胀节实测结果进行比较,证明了该方法是一种行之有效的估算膨胀节寿命的工程方法。 相似文献
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