基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警研究

• 作者: 周斌 姜陈 廖小东
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 动车组空调故障 BP神经网络 温度预测模型 Matlab 故障识别与预警
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 机务/车辆
• 页码范围: 173-179
• 页数: 7页
• 分类号: U279.3
• 字数: 6292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201702030002

摘要

动车组客室空调良好的制冷效果是旅客舒适度和动车组稳定有序运行的重要保证,但客室空调故障的发生具有突发性和隐蔽性特点,给空调系统的日常检修维护带来极大困难.采用BP神经网络算法建立客室室温预测模型,并运用Matlab编程计算实现客室室温理论预测.根据预测模型在CRH380B(L)型动车组客室空调系统中的实际验证情况,制定客室空调故障识别与预警的阈值、规则和等级,为后期客室空调系统故障自动识别与预警系统的开发奠定基础,完善动车组客室空调故障识别和预警机制,对动车组客室空调故障的在线实时识别与潜在故障的预警具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周斌		5	7	2.0	2.0
2	姜陈		1	3	1.0	1.0