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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断
1
作者
胡小晨
郭宁
+1 位作者
沈拓
董德存
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约...
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。
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关键词
故障诊断
S700K转辙机
主成分分析(PCA)
深度森林(gcForest)算法
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职称材料
题名
基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断
1
作者
胡小晨
郭宁
沈拓
董德存
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
同济大学上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期35-40,共6页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4300501)。
文摘
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。
关键词
故障诊断
S700K转辙机
主成分分析(PCA)
深度森林(gcForest)算法
Keywords
fault diagnosis
S700K switch machine
principal component analysis(PCA)
multi-grain cascade forest(gcForest)algrithm
分类号
U284.92 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断
胡小晨
郭宁
沈拓
董德存
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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