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公开(公告)号:CN110033135A
公开(公告)日:2019-07-19
申请号:CN201910299053.0
申请日:2019-04-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种多变量时间序列特征加强的列车制动系统故障预测方法,包括:采集列车制动系统中主要部件对应的多变量时间序列的数据;根据采集的数据,将各个部件作为变量,采用改进的自适应最少的绝对收缩和选择操作方法对所述变量进行筛选;采用小波包分解算法和小波包重构算法对筛选后的变量进行特征提取,并根据灰色关联度算法对提取的特征进行选择;采用根据灰色关联度算法选择的特征对极端随机森林模型ERF进行训练和测试得到最优预测模型;根据所述的最优预测模型对列车制动系统故障进行预测。本发明的方法可以降低预测的复杂度和提高预测的准确性。
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公开(公告)号:CN202209949U
公开(公告)日:2012-05-02
申请号:CN201120299948.3
申请日:2011-08-17
Applicant: 中国水电建设集团铁路建设有限公司 , 中国水利水电第七工程局有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本实用新型提供一种CPIII控制网放样测量棱镜杆,所述棱镜杆体为不锈钢合金材料整体加工,其顶部设置可插入CPIII棱镜的圆孔,其中部设置圆水泡,其下部为尖形。所述棱镜杆采用1Cr18Ni9不锈钢合金材料整体加工。测量放样时将专用CPIII棱镜插入棱镜杆插孔内,在后视点中可直接插入CPIII预埋件中,在前视点中可直接立于地面使用,使圆水泡居中后测量,这样前视点、后视点不再频繁更改棱镜设置及计算时的棱镜常数,减少了测量技术误差,提高了工作效率。
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