【摘 要】
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在研究城轨列车辅助逆变系统故障诊断模型的基础上,提出一种基于小波包和神经网络相结合的故障诊断方法.该方法首先对采集到的电压信号进行小波降噪,再经过小波包分解和重构,
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044,北京起重运输机械设计研究院,南车株洲电力机车有限公司
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在研究城轨列车辅助逆变系统故障诊断模型的基础上,提出一种基于小波包和神经网络相结合的故障诊断方法.该方法首先对采集到的电压信号进行小波降噪,再经过小波包分解和重构,构造特征向量,以此为故障样本对BP（Back propagation）神经网络进行训练,实现智能化故障诊断.实验结果表明：该方法能够很好地诊断出城轨列车辅助逆变系统的故障类型,这为辅助逆变系统的故障诊断和故障动态监测提供了新的参考,具有一定的工程应用价值.
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