【摘 要】
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在分析THDS轴温异常波形类型及原有处理方法的基础上,提出了基于测点正常波形特征———连续、波形宽度、中心位置、相关系数、最大幅值差的THDS轴温波形智能识别方法,该方法
【机 构】
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中国铁道科学研究院机车车辆研究所,
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在分析THDS轴温异常波形类型及原有处理方法的基础上,提出了基于测点正常波形特征———连续、波形宽度、中心位置、相关系数、最大幅值差的THDS轴温波形智能识别方法,该方法简单、规范。对全铁路(不含大秦线)1.6万余条强、激热波形的识别表明强、激热报警正常波形约为总体的50%;对大秦线近年223个强、激热报警样本以及其中121条拦停反馈信息的识别及分析表明本文提出的波形智能识别方法识别效果优于实际人工识别,能在保障行车安全的前提下剔除THDS异常波形,有效减小工作量。
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