【摘要】：以高速列車行走部的運(yùn)行狀態(tài)為核心,通過(guò)計(jì)算機(jī)建立以數(shù)據(jù)管理,狀態(tài)反演和安全預(yù)警為目的高速列車安全性態(tài)評(píng)估仿真平臺(tái)。運(yùn)用Simpack對(duì)高速列車的各種故障狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真,并通過(guò)Mat Lab對(duì)海量數(shù)據(jù)以小波熵和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD能量距)的方法對(duì)高速列車運(yùn)行過(guò)程的故障進(jìn)行提取特征和分析,以基于向量基和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分離器對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別,從而完成對(duì)列車高速列車故障的反演和提前預(yù)警。實(shí)驗(yàn)表明,上述實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能準(zhǔn)確地對(duì)列車故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,達(dá)到安全預(yù)警的目的。
[Abstract]:Based on the running state of high-speed train running part, a simulation platform for high-speed train safety evaluation is established by computer, which aims at data management, state inversion and safety early warning. The real-time simulation of various fault states of high-speed trains is carried out by using Simpack, and the feature extraction and analysis of the faults in the running process of high-speed trains are carried out by means of wavelet entropy and empirical mode decomposition (EEMD) method of massive data by Mat Lab. Based on vector basis and LVQ neural network, the fault identification is carried out by using the separator, so as to complete the inversion of train high-speed train faults and early warning. The experimental results show that the above experimental platform can accurately identify the train fault state and achieve the purpose of safety warning.
【作者單位】： 西南交通大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61134002)
【分類號(hào)】：U298;TP391.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2419205