典型文献
ZPW-2000A轨道电路故障诊断方法研究
文献摘要：
无绝缘轨道电路是铁路网的重要组成部分,介绍ZPW-2000A型轨道电路故障诊断方法的3种总体技术路线,说明3种路线的具体实现路径,尤其对信号分解与处理部分作了较为详细的说明.通过分析,信号分解与处理方法仅局限于轨面设备,如补偿电容等;浅层机器学习的故障诊断范围比信号分解与处理方法更广,但过程较为复杂;反观基于深度学习方法的故障诊断准确率较高,且故障诊断范围较广,因此基于深度学习的故障诊断是今后发展的大趋势.
文献关键词：
轨道电路;故障诊断;信号分解;特征提取;机器学习;深度学习;智能交通
中图分类号：
作者姓名：
王钟锐;李鹏;陈光武
作者机构：
甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室;兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]王钟锐;李鹏;陈光武-.ZPW-2000A轨道电路故障诊断方法研究)[J].软件导刊,2022(10):74-83
A类：
B类：
ZPW,2000A,电路故障诊断,故障诊断方法,无绝缘轨道电路,铁路网,总体技术路线,信号分解,分作,反观,深度学习方法,故障诊断准确率,智能交通
AB值：
0.248861
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
