【摘 要】
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高速列车转向架在服役运行中发生构件的性能退化和各类故障会严重威胁到列车的运行安全。针对高速列车振动信号的高复杂度、高耦合和强非线性,提出一种基于多域融合卷积神经
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高速列车转向架在服役运行中发生构件的性能退化和各类故障会严重威胁到列车的运行安全。针对高速列车振动信号的高复杂度、高耦合和强非线性,提出一种基于多域融合卷积神经网络的转向架故障检测方法,对于时域信号进行噪声注入以增强噪声鲁棒性与模型泛化性能,使用内嵌时频变换层获取信号时频表示信息,对于获得的多域多通道信息,利用卷积神经网络的固有特性实现自适应权重特征融合。实验结果表明,提出的方法提高了高速列车转向架故障诊断的准确率,同时具有较强的噪声鲁棒性与工况适应性。
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