【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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