【摘 要】
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针对高速列车牵引变流器冷却滤网状态异常引发的牵引变流器故障问题,通过综合分析牵引变流器故障分类和滤网堵塞程度之间的相关性,提出一种基于多任务深度学习的故障诊断方法
【机 构】
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大连交通大学机械工程学院,大连交通大学软件学院,中车青岛四方机车车辆股份有限公司信息技术部,中车青岛四方机车车辆股份有限公司国家工程试验室
【基金项目】
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工信部智能制造综合标准化与新模式应用资助项目(2017ZNZZ01)
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针对高速列车牵引变流器冷却滤网状态异常引发的牵引变流器故障问题,通过综合分析牵引变流器故障分类和滤网堵塞程度之间的相关性,提出一种基于多任务深度学习的故障诊断方法。首先,构建了包含牵引变流器故障诊断主任务及滤网堵塞程度子任务的多任务深度神经网络(multi-task deep neural networks,简称MT-DNN);然后,为了准确预测牵引变流器失效退化趋势,将多任务深度神经网络预测结果与自组织映射(self organizing map,简称SOM)方法结合,构建了多任务深度神经网络自组织映射
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