| 遗传算法结合小波神经网络的列车车轮扁疤故障检测方法 |
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| 引用本文： | 高瑞鹏,尚春阳,江航.遗传算法结合小波神经网络的列车车轮扁疤故障检测方法[J].西安交通大学学报,2013,47(9):88-91,111. |
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| 作者姓名： | 高瑞鹏 尚春阳 江航 |
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| 作者单位： | 西安交通大学机械工程学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了寻求一种更加有效的列车车轮扁疤故障分析算法,提出一种通过轮轨噪声来确定车轮扁疤严重程度的检测方法。该方法将遗传算法与小波神经网络相结合,同时为了避免出现局部极小值,加速学习速度,在小波神经网络中增加了动量模型;在搜寻小波神经网络隐含层链接权值之前,使用遗传算法进行计算以优化小波神经网络结构;硬件只需2组麦克风阵列以及2个速度感应器就可以提供实时结果,成本远低于我国现有的检测方法。对不同列车车速下的轮轨信号进行了实时测试,结果表明:与传统神经网络、小波神经网络和遗传算法相比,该方法的检测准确率最多分别提高了16%、11%和3%,并且收敛最快。
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| 关 键 词： | 小波神经网络 故障诊断 车轮扁疤 信号处理 |
A Fault Detection Strategy for Wheel Flat Scars with Wavelet Neural Network and Genetic Algorithm |
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| GAO Ruipeng
,
SHANG Chunyang
,
JIANG Hang.A Fault Detection Strategy for Wheel Flat Scars with Wavelet Neural Network and Genetic Algorithm[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2013,47(9):88-91,111. |
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| Authors: | GAO Ruipeng SHANG Chunyang JIANG Hang |
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| Institution: | GAO Ruipeng;SHANG Chunyang;JIANG Hang;School of Mechanical Engineering,Xi’an Jiaotong University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wavelet neural network fault diagnostics wheel flat scar signal processing |
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