基于压缩感知和深度小波网络的列车故障识别

论文摘要

针对列车走行部故障振动数据无监督特征学习的难点,提出了一种基于压缩感知和深度小波神经网络（CS-DWNN）的列车故障识别方法。首先,对采集得到的列车走行部振动信号利用高斯随机矩阵进行压缩采样;其次,构建以改进小波自编码器（WAE）为基础的深层小波网络,将压缩后的信号直接输入网络进行自动逐层特征提取;最后,用DWNN学习到的多层特征分别训练多个深度支持向量机（DSVM）和深度森林（DF）分类器,并将识别结果进行集成。该方法利用深层小波网络从压缩信号中自动挖掘隐藏的故障信息,受先验知识和主观影响较小,并且避免了复杂的人工特征提取过程。实验结果表明,CS-DWNN方法取得了99.16%的平均诊断正确率,能够有效识别列车走行部的3种常见故障,识别能力优于传统的人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法和深度信念网络（DBN）、堆栈降噪自编码器（SDAE）等深度学习模型。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杜小磊,陈志刚,张楠,许旭

关键词: 列车,压缩感知,小波自编码器,深度学习,故障识别

来源: 计算机应用 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输,自动化技术

单位: 北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京建筑大学北京市建筑安全监测工程技术研究中心

基金: 国家自然科学基金资助项目(51605022),北京市属高校基本科研业务费专项(X18217),北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201710016014),北京市优秀人才培养资助项目(2013D005017000013)~~

分类号: U279;TP18

页码: 2175-2180

总页数: 6

文件大小: 1492K

下载量: 202

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