【摘 要】
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多功能车辆总线(MVB)是列车的中枢神经,其可靠性对列车的安全稳定运行至关重要。在常见的MVB网络故障中,间歇性连接(IC)故障常在列车运行时的振动环境下间歇性出现,不仅难以
【基金项目】
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北京市自然科学基金(L171009)
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多功能车辆总线(MVB)是列车的中枢神经,其可靠性对列车的安全稳定运行至关重要。在常见的MVB网络故障中,间歇性连接(IC)故障常在列车运行时的振动环境下间歇性出现,不仅难以诊断和定位,而且将导致网络丢包率和时延的增加,影响列车的运行安全。为此提出了一种MVB间歇性连接故障的定位方法。由于IC故障帧波形被打断后无法解码,因此通过训练稀疏自编码器对各网络设备的物理波形进行表征学习,并基于学习到的特征数据训练神经网络分类器,以识别IC故障帧的所属设备,进而建立IC故障代码、定位IC故障。实验结果表明,该方法可
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