基于ST-CNN的城轨车辆制动系统通信故障预测方法 |
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作者姓名: | 赵振乾 |
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基金项目: | 陕西省教育厅科学研究计划项目(22JK0286); |
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摘 要: | 为了提高城轨车辆制动系统的行车安全性,降低交通事故的发生概率,提出一种基于ST-CNN的城轨车辆制动系统通信故障预测方法。分析时空卷积神经预测模型框架结构,建立时空序列矩阵,获取通信数据的正常模式和变化趋势。建立通信特征提取卷积神经网络,提取告警类型的通信特征,并实施降维处理。通过池化操作量化不同告警类型通信特征,采用全连接层转换不同告警特征向量值,完成制动系统通信故障预测。实验结果表明,所提方法的F1值总体稳定在0.97以上,预测时间在0.5 s以下,预测值与实际值高度相似,可以满足城市轨道交通的实际需求。
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关 键 词: | 城轨车辆 时空矩阵 卷积神经网络 经验模态分解 映射函数 |
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