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基于CBR的无线闭塞中心故障诊断方法研究

论文摘要

无线闭塞中心（RBC）系统结构、功能复杂,维护过程中积累了大量的现场诊断案例。为了有效利用历史诊断经验,将人工智能CBR（Case-Based Reasoning）技术引入到无线闭塞中心的故障诊断中,分析基于CBR的RBC故障诊断流程,运用面向对象的方法对RBC故障案例进行了表示,提出基于R-S（Rough Set）理论的案例特征属性权重计算方法,采用融合最近邻和余弦函数的相似度算法改进了传统案例推理技术的相似度算法。最后以RBC维护终端的具体案例验证提出方法的有效性。

论文目录

  • 1 无线闭塞中心
  • 2 CBR技术
  • 3 基于CBR的RBC故障诊断方法
  •   3.1 RBC案例表示
  •   3.2 基于R-S理论的特征属性权重计算
  •     3.2.1 属性约简
  •     3.2.2 权重计算
  •   3.3 融合最近邻和余弦函数的相似度计算方法
  •   3.4 实例验证
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张宏扬,王龙生,赵梦瑶

    关键词: 故障诊断,理论,相似度

    来源: 铁道标准设计 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输

    单位: 中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所

    基金: 国家自然科学基金-高铁联合基金(U1734211),中国铁路总公司科技研究开发计划重点课题(2017X011-A)

    分类号: U284.92

    DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201811070008

    页码: 159-163

    总页数: 5

    文件大小: 233K

    下载量: 134

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/3d3dd6641828f26f9cccd759.html