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题名SDE网络在高速列车转向架未知故障诊断中的应用
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作者
张一鸣
秦娜
吴培栋
杜家豪
吴比
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机构
西南交通大学电气工程学院
北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第2期300-306,共7页
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基金
四川省科技计划资助项目(2020YFQ0057,2021JDJQ0012)。
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文摘
转向架作为高速列车车体与轨道的连接部位,承载着保证列车在轨道上安全运行的重任。然而,在列车长期服役过程中,轨道不平顺以及轮轨磨耗等原因会造成转向架部件故障,严重影响列车的安全运行。实际运行过程中故障的发生具有随机性,无法将转向架故障诊断简单归类于已知组别分类问题。针对深度学习无法辨别未知故障的缺陷,在卷积神经网络(CNN)中引入随机微分方程(SDE)对转向架已知以及未知故障进行判别。实验证明,随机微分方程网络(SDE-net)不仅能高效分辨出已知故障,还能有效判别出未知故障,且准确率都超过93%。与此同时,通过与一维CNN网络比较体现该方法的优越性。
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关键词
转向架
故障诊断
sde网络
未知故障
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Keywords
Bogie
fault diagnosis
sde-net
out-of-distribution fault
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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