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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113340625B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110430399.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于奇异值完全分解和固定字典极限学习机的转向架故障诊断方法，包括：步骤1，获取转向架数据，利用VMD变分模态分解算法对所述转向架数据进行分解，分解出多种本征函数；步骤2，使用奇异值完全分解算法对分解出的本征函数中的左右奇异值矩阵中的特征信息，进行分解及特征重构，完成二次特征提取；步骤3，利用固定字典极限学习机，对二次特征提取后的数据进行学习，以识别转向架的故障。
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公开(公告)号：CN111105147A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911216416.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态时间规整的道岔健康状态评估方法，首先，根据道岔的机械特性选择改进tanh函数作为健康评估基础函数，设置适应函数，使用动态时间规整算法计算道岔正常运转的电功率数据得到平均相似度距离，然后通过计算适应参数，将新函数作为计算道岔运行状态的CV（健康度指数）；最后，使用动态时间规整和改进后的xtanh函数分别计算道岔各个运行状态的电功率数据得出相似度距离和CV值，从而评估道岔的健康状态，本发明的方法能够精准地对评估道岔的健康状态，评估准确，方法便捷、可靠，具有明显的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111105147B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201911216416.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态时间规整的道岔健康状态评估方法，首先，根据道岔的机械特性选择改进tanh函数作为健康评估基础函数，设置适应函数，使用动态时间规整算法计算道岔正常运转的电功率数据得到平均相似度距离，然后通过计算适应参数，将新函数作为计算道岔运行状态的CV（健康度指数）；最后，使用动态时间规整和改进后的xtanh函数分别计算道岔各个运行状态的电功率数据得出相似度距离和CV值，从而评估道岔的健康状态，本发明的方法能够精准地对评估道岔的健康状态，评估准确，方法便捷、可靠，具有明显的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113340625A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110430399.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于奇异值完全分解和固定字典极限学习机的转向架故障诊断方法，包括：步骤1，获取转向架数据，利用VMD变分模态分解算法对所述转向架数据进行分解，分解出多种本征函数；步骤2，使用奇异值完全分解算法对分解出的本征函数中的左右奇异值矩阵中的特征信息，进行分解及特征重构，完成二次特征提取；步骤3，利用固定字典极限学习机，对二次特征提取后的数据进行学习，以识别转向架的故障。
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公开(公告)号：CN111046931A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911216430.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于随机森林的道岔故障诊断方法，本发明首先建立了多个CART决策树分类器，以CART决策树作为基分类器，引入训练样本扰动和输入属性扰动两种方式来增强各决策树分类器的多样性，通过投票法得到最终的分类结果，提高了运算速度和分类精度。本发明采用网格搜索法进行参数择优，利用优化后的参数设置建立随机森林模型进行道岔的故障诊断，能提高故障分类预测的准确性。本发明实现了道岔的故障诊断分类，同时，通过对比分析分类模型构建速度与测试精度，证明随机森林算法能够准确快速地针对道岔状态给出诊断结果，故障分类预测准确率高，具有明显的实际应用价值。
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