通过对残差网络加以改进并融合生成对抗网络(GAN),建立一种优化的铁路机车故障诊断模型。通过在传统残差网络模型中引入多尺度卷积和注意力机制,以增强诊断模型对不同尺度故障特征的提取能力。同时将SE(squeeze and excitation)模块嵌...通过对残差网络加以改进并融合生成对抗网络(GAN),建立一种优化的铁路机车故障诊断模型。通过在传统残差网络模型中引入多尺度卷积和注意力机制,以增强诊断模型对不同尺度故障特征的提取能力。同时将SE(squeeze and excitation)模块嵌入注意力机制,自动调整重要特征的权重。利用生成对抗网络产生的高质量故障数据解决样本不足问题,利用对抗训练来增强诊断模型的学习能力并均衡各类别样本的分布。通过使用振动信号、温度、故障电流等典型铁路机车运行状态数据进行训练。训练结果表明:在分类任务中,所提模型故障诊断模型分类准确率达到97.2%、精确率达到97.6%、召回率达到95.6%、F1值达到96.6%。该故障诊断模型为铁路机车智能诊断系统提供了新的解决方案,具有较高的实用价值。展开更多
将一种新型轻量级嵌入式数据库SQLite应用在机车故障诊断系统智能显示终端中,实现了对故障数据进行采集、存储、诊断及显示。通过对嵌入式数据库进行设计与建立,对数据库API函数的封装与调用及移植等技术手段完成数据库在系统中的集成...将一种新型轻量级嵌入式数据库SQLite应用在机车故障诊断系统智能显示终端中,实现了对故障数据进行采集、存储、诊断及显示。通过对嵌入式数据库进行设计与建立,对数据库API函数的封装与调用及移植等技术手段完成数据库在系统中的集成与实现。认为该数据库以尺寸小、实时高效、零配置等诸多特点克服了一般数据库占用内存空间大、实时性差、访问过程复杂等缺点,解决了故障数据在显示终端非实时显示的问题。最后在定制的Windows CE平台上进行测试,并与SQL Server CE进行对比,证明其优越的性能。该数据库在提高系统终端故障信息的处理能力方面发挥了重要的作用。展开更多
文摘通过对残差网络加以改进并融合生成对抗网络(GAN),建立一种优化的铁路机车故障诊断模型。通过在传统残差网络模型中引入多尺度卷积和注意力机制,以增强诊断模型对不同尺度故障特征的提取能力。同时将SE(squeeze and excitation)模块嵌入注意力机制,自动调整重要特征的权重。利用生成对抗网络产生的高质量故障数据解决样本不足问题,利用对抗训练来增强诊断模型的学习能力并均衡各类别样本的分布。通过使用振动信号、温度、故障电流等典型铁路机车运行状态数据进行训练。训练结果表明:在分类任务中,所提模型故障诊断模型分类准确率达到97.2%、精确率达到97.6%、召回率达到95.6%、F1值达到96.6%。该故障诊断模型为铁路机车智能诊断系统提供了新的解决方案,具有较高的实用价值。
文摘将一种新型轻量级嵌入式数据库SQLite应用在机车故障诊断系统智能显示终端中,实现了对故障数据进行采集、存储、诊断及显示。通过对嵌入式数据库进行设计与建立,对数据库API函数的封装与调用及移植等技术手段完成数据库在系统中的集成与实现。认为该数据库以尺寸小、实时高效、零配置等诸多特点克服了一般数据库占用内存空间大、实时性差、访问过程复杂等缺点,解决了故障数据在显示终端非实时显示的问题。最后在定制的Windows CE平台上进行测试,并与SQL Server CE进行对比,证明其优越的性能。该数据库在提高系统终端故障信息的处理能力方面发挥了重要的作用。
