基于C-均值聚类算法的列车故障诊断系统

• 作者: 毕越宽 石华
• 来源期刊: 机车电传动
• 学科: 交通运输
• 关键词: 故障分类 诊断 C-均值聚类 网络拓扑 内燃电传动 内燃动车组
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 试验检测
• 页码范围: 94-96
• 页数: 3页
• 分类号: U266.1
• 语种: 中文

摘要

介绍了2动1拖内燃电传动动车组网络拓扑结构、列车故障诊断系统,故障分类等级及应用C-均值聚类算法准确识别列车故障评估方法,阐述列车诊断系统收集并处理故障信息后,根据聚类核心及数据样本形成平方和聚类准则,对数据样本进行决策分析并输出诊断结果.人机接口设备可存储并及时显示列车故障.列车故障诊断系统增强了动车组运行的可靠性,减少维护人员的工作量,有助于列车长期稳定运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕越宽		6	1	1.0	1.0
2	石华		5	6	1.0	2.0