【摘 要】
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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了
【机 构】
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天津科技大学电子信息与自动化学院,天津科技大学先进结构完整性国际联合研究中心,天津光电高斯通信工程技术股份有限公司,中国铁路局北京集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51674176,61873187),教育部人文社会科学研究青年基金项目(18YJC630108)
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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。
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