基于DS证据理论的道砟清筛机作业工况识别研究

• 作者: 张宝明 张龙 毛志华 王海波 豆玉龙
• 来源期刊: 铁道建筑
• 学科: 交通运输
• 关键词: 道砟清筛机 作业工况识别 DS证据理论 传感器信号特征库 信息融合
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 线路与养护维修
• 页码范围: 119-122,148
• 页数: 5页
• 分类号: U216.63+2
• 字数: 4497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1995.2019.11.29

摘要

针对大型道砟清筛机作业工况的识别问题,提出一种基于DS证据理论的识别方法和判定流程.首先,采集清筛机各工作装置压力传感器的信号,提取特征参数并构建传感器信号特征库;然后,通过预设的判定流程快速实现对空载工况的识别;最后,运用DS证据理论,采用分布式结构进行多传感器信息融合,并结合分类决策规则实现作业工况的识别判定.经清筛机现场试验验证表明,该方法实现了对清筛机作业工况的准确识别,具有较高的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张龙	西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室	9	25	4.0	4.0
2	张宝明		5	1	1.0	1.0
3	王海波	西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室	30	38	4.0	4.0
7	毛志华		3	2	1.0	1.0
8	豆玉龙		3	1	1.0	1.0