基于神经网络模型的高铁轮对故障诊断和预测方法的研究

• 作者: 刘婷婷 季银银 张颖 沈建洲 缪响
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 神经网络 故障诊断 故障预测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: U269
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.05.005

摘要

提出将高铁轮对运转时产生的振动信号作为样本,分析在高铁轮对运转中,其振动信号中均值、方差、均方值、峰度、裕度因子、脉冲因子等值的变化.由于时域振动信号分析具有很强的实时性,因此采用振动时域信号作为特征信号,提取出能量参数、峰度参数、波形参数、裕度参数、脉冲参数和峰值参数作为样本输入到神经网络模型中,提出利用概率神经网络模型进行高铁轮对故障诊断.利用径向基网络模型,分析历史故障数据,对故障初期显示出的信号特征进行分类,确定中心节点,预测出故障类型,保障高铁轮对可靠运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘婷婷		14	16	2.0	3.0
2	张颖		12	11	2.0	3.0
3	季银银		3	0	0.0	0.0
4	缪响		3	0	0.0	0.0
5	沈建洲		2	0	0.0	0.0