【摘 要】
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针对S700K常见的8种故障模式和正常模式所对应功率曲线,提出一种基于概率神经网络(PNN)与改进的粒子群算法(PSO)相结合的道岔故障诊断方法。首先,在9种功率曲线上分别提取时
【机 构】
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兰州交通大学自动控制研究所,甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,兰州交通大学国家绿色镀膜技术与装备工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61863024),国家科技支撑计划资助项目(2014BAF01B00),甘肃省科技计划资助项目(18JR3RA116),甘肃省高等学校科研资助项目(2018C-11).
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针对S700K常见的8种故障模式和正常模式所对应功率曲线,提出一种基于概率神经网络(PNN)与改进的粒子群算法(PSO)相结合的道岔故障诊断方法。首先,在9种功率曲线上分别提取时域、频域特征统计量和时频域小波系数,并用主成分分析法降维每个域的特征量,得到特征向量;其次,以3个改进的PSO-PNN做分类器,并对分类器进行训练和预测;最后,3个分类器的预测结果做三取二表决。仿真结果表明:该方法能有效提高道岔故障诊断的准确率,具有良好的容错性。
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