【摘 要】
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为车辆管理人员及时制定维修策略提供依据,该文设计了基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别方法。依据霍尔速度传感器在地铁车辆制动系统运行时的输出波形,构建故障状态时速度传感器的线性时不变系统。利用迭代学习算法的迭代过程,依据线性时不变系统的理论输出值与速度传感器的实时采集值,利用跟踪器迭代运算传感器残差值,获取传感器故障信号;将传感器故障信号输入学习过程的决策逻辑识别模型,决策逻辑识别模型利用加权
【基金项目】
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北京市重点科技项目(G20211381);
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为车辆管理人员及时制定维修策略提供依据,该文设计了基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别方法。依据霍尔速度传感器在地铁车辆制动系统运行时的输出波形,构建故障状态时速度传感器的线性时不变系统。利用迭代学习算法的迭代过程,依据线性时不变系统的理论输出值与速度传感器的实时采集值,利用跟踪器迭代运算传感器残差值,获取传感器故障信号;将传感器故障信号输入学习过程的决策逻辑识别模型,决策逻辑识别模型利用加权KNN分类器,输出地铁车辆速度传感器故障类型,实现地铁车辆速度传感器故障识别。实验结果表明,该方法可以精准识别地铁车辆速度传感器的虚接故障、断线故障等不同类型故障,故障识别准确率高。
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