基于改进BP神经网络的驼峰场车辆减速器故障诊断的研究

• 作者: 姜雪杰 李国宁
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 驼峰 T?JK (Y) 车辆减速器 BP神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 通信/信号
• 页码范围: 135-139
• 页数: 5页
• 分类号: U284.68
• 字数: 3785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.2016.12.030

摘要

减速器是驼峰场控制速度的主要部分,随着当前高速铁路大发展和铁路货运量的提高,编组站解体和编组能力加大,车辆减速器使用率和故障率增加,而现场维修人员凭借经验的低效率维修已经不能满足当前的货运溜放要求,对驼峰溜放控制,钩车安全连挂提出更高的要求,因此根据现场收集的数据建立BP神经网络模型进行仿真训练,精确诊断驼峰车辆减速器T·JK(Y)2,3的故障部位,仿真结果表明,故障判断准确率达到96％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国宁	兰州交通大学自动化与电气工程学院	48	149	7.0	8.0
2	姜雪杰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	6	1.0	1.0