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题名高速列车走行部监测系统全冗余技术方案研究
被引量:3
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作者
董威
王云飞
张晓宁
朱慧龙
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机构
中车青岛四方机车车辆股份有限公司
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出处
《控制与信息技术》
2020年第6期77-82,共6页
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基金
国家重点研发计划(2017YFB1201103)。
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文摘
为保障列车走行部轴承关键部件的可靠监测,确保列车安全稳定运营,文章提出一种高速列车走行部监测系统全冗余架构,其采用"双智能诊断单元+双通道传感器"方案,解决了传统列车走行部监测系统监测盲区问题。基于全冗余架构,根据地面、车载数据特点、平台特点和应用场景的不同,文中给出相应的诊断模型。其中,地面模型以趋势预测为主,基于"深度神经网络+循环神经网络"的模型框架,利用海量历史数据提取时序特征参数,建立早期故障检测模型;车载模型以实时诊断为主,通过双通道波形检测的交互判断,实时对车辆级、列车级双通道传感器波形一致性进行诊断识别,并结合时速为350 km的动车组进行实际应用。应用结果表明,采用全冗余技术可以降低误报传感器故障的风险,提高诊断系统的可靠性,保障列车安全稳定运行。
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关键词
列车走行部监测
数据挖掘
全冗余
车地一体化
诊断模型
趋势预测
深度神经网络
循环神经网络
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Keywords
train running gear monitoring
data mining
full redundancy
train-ground integration
diagnosis model
trend prediction
deep neural network
recurrent neural network
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分类号
U279.5
[机械工程—车辆工程]
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