【摘 要】
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随着轨道交通技术的快速发展和智能算法的应用,用微机监测和人工处理的方法对道岔进行故障诊断存在效率低、及时性不够、准确性不足等问题,文章用Meyer小波分解原始数据,实现特征数据的选择和提取,再计算出相应的小波奇异熵作为神经网络的输入向量,加入训练数据到改进型的SOM神经网络中,从而实现对S700K型转辙机的道岔故障诊断.通过提取8种典型的故障类型,在MATLAB中建立相应的模型并进行仿真,和目前普遍应用的K-means和FCM聚类算法进行时间和准确率方面的比较.仿真结果表明,在道岔故障诊断中,基于小波奇异
【机 构】
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重庆市轨道交通(集团)有限公司,重庆 401120
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随着轨道交通技术的快速发展和智能算法的应用,用微机监测和人工处理的方法对道岔进行故障诊断存在效率低、及时性不够、准确性不足等问题,文章用Meyer小波分解原始数据,实现特征数据的选择和提取,再计算出相应的小波奇异熵作为神经网络的输入向量,加入训练数据到改进型的SOM神经网络中,从而实现对S700K型转辙机的道岔故障诊断.通过提取8种典型的故障类型,在MATLAB中建立相应的模型并进行仿真,和目前普遍应用的K-means和FCM聚类算法进行时间和准确率方面的比较.仿真结果表明,在道岔故障诊断中,基于小波奇异熵和SOM神经网络的算法在时间和准确率方面具有明显优势.
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