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基于神经网络的焊接接头不平顺故障诊断研究
文献摘要：
无缝线路的轨道不平顺严重影响车辆的运行平稳性和乘客的乘坐舒适性,甚至威胁行车安全.针对上述问题,文章基于不同传感器采集的多维特征量,以深度神经网络强大的特征提取功能为基础,建立了钢轨焊接接头不平顺故障诊断模型,同时进行了大量样本训练及实际线路测试.结果表明,该方法诊断准确率达到83.3％,可以满足实时性和准确性的要求,为焊接接头不平顺故障诊断提供了新的解决办法.
文献关键词：
焊接接头;不平顺;故障诊断;深度神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李强;刘铁生;崔霆锐;黄玉;张志亮
作者机构：
北京市地铁运营有限公司,北京 100044;北京唐智科技发展有限公司,北京 100097
文献出处：
引用格式：
[1]李强;刘铁生;崔霆锐;黄玉;张志亮-.基于神经网络的焊接接头不平顺故障诊断研究)[J].铁道车辆,2022(06):69-72
A类：
B类：
诊断研究,无缝线路,轨道不平顺,运行平稳性,乘客,乘坐舒适性,行车安全,多维特征,特征量,深度神经网络,钢轨焊接接头,故障诊断模型,样本训练,线路测试,诊断准确率,解决办法
AB值：
0.258247
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