| 基于CDET/MPSO-SVM的道岔故障诊断 |
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| 引用本文： | 刘应君,司涌波,陈光武,魏宗寿.基于CDET/MPSO-SVM的道岔故障诊断[J].北京交通大学学报(自然科学版),2021,45(2):52-59. |
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| 作者姓名： | 刘应君 司涌波 陈光武 魏宗寿 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学自动控制研究所,兰州730070;兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,兰州730070 |
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| 摘 要： | 针对目前铁路道岔故障率高,维护质量低等问题,以S700K型转辙机功率曲线为研究对象,提出一种补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique,CDET)结合改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道岔智能故障诊断方法.首先,通过分析S700K转辙机动作机理,将功率曲线分成启动、解锁、转换、锁闭、构通表示5个阶段,分别提取各阶段道岔功率曲线相应的特征集;然后,利用补偿距离评估技术对提取的特征候选集进行降维,选出敏感特征;最后,引入扰动项和动量项对粒子群算法进行改进并优化SVM相关参数,作为分类器对道岔故障进行预测,并与基于PSO-SVM,SVM等分类算法进行比较.仿真验证表明:该方法诊断正确率达到97％以上,能有效地识别道岔故障类型.
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| 关 键 词： | 故障诊断 道岔 S700K转辙机 改进粒子群算法 支持向量机 补偿距离评估技术 |
Turnout fault diagnosis based on CDET/MPSO-SVM |
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| LIU Yingjun,SI Yongbo,CHEN Guangwu,WEI Zongshou.Turnout fault diagnosis based on CDET/MPSO-SVM[J].JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY,2021,45(2):52-59. |
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| Authors: | LIU Yingjun SI Yongbo CHEN Guangwu WEI Zongshou |
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