面向大规模监测数据的高铁故障诊断技术研究

• 作者: 李利
• 来源期刊: 城市建筑
• 关键词: 大规模 监测数据 高铁故障 诊断技术 聚合经验模态分解
• 年，卷（期）: 2016,（36）
• 所属期刊栏目: 隧道·铁路
• 页码范围: 358
• 页数: 1页
• 字数: 2048字
• 语种: 中文

摘要

云计算技术的发展对高铁故障诊断技术有着重要的意义.通过云计算平台来对高铁的大规模监测数据建议故障检测分析,并通过hadoop平台来对在仿真平台上出现的监测数据实行数据预处理,并提取了信息熵和并行化EEMD两者结合的故障特征.然后应用map-reduce计算框架来针对特征提取结果KNN实行了故障分类识别,最后分析了运行性能指标和分类结果.通过实验结果可知,采用该方式,高铁故障识别分类更加准确,无论是并行化速度还是运算速度上都是过去的方法无法比拟的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李利		3	2	1.0	1.0