【摘要】：深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新熱點,為故障診斷技術(shù)領(lǐng)域的研究開拓了新的思路。針對高速列車進行故障分析的重要性,將深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)相結(jié)合,提出一種基于EDBN-SVM(EnsembleDeep Belief Network-Support Vector Machine)的故障診斷模型。首先對高速列車振動信號進行快速傅立葉變換,其次分析確定了EDBN-SVM模型的參數(shù),然后將信號的FFT系數(shù)作為EDBN-SVM模型的可視層輸入,并逐層學(xué)習(xí)高層特征,最后利用多個SVM分類器進行識別并對識別結(jié)果進行集成。為評估該方法的有效性,采用實驗室數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)進行實驗測試,并與傳統(tǒng)的幾種故障分析方法進行對比。結(jié)果表明,該方法的故障識別效果優(yōu)于傳統(tǒng)的故障分析方法,同時穩(wěn)定性更好。
[Abstract]:As a new hot spot in the field of machine learning, deep learning opens up new ideas for the research of fault diagnosis technology. In view of the importance of fault analysis of high-speed trains, a fault diagnosis model based on EDBN-SVM (EnsembleDeep Belief Network-Support Vector Machine) is proposed by combining deep learning with integrated learning. Firstly, the fast Fourier transform is carried out on the vibration signal of high-speed train. Secondly, the parameters of EDBN-SVM model are analyzed and determined, and then the FFT coefficient of the signal is used as the visual layer input of EDBN-SVM model, and the high-level features are learned layer by layer. Finally, multiple SVM classifiers are used to identify and integrate the recognition results. In order to evaluate the effectiveness of this method, laboratory data and simulation data are used for experimental testing, and compared with several traditional fault analysis methods. The results show that the fault identification effect of this method is better than that of the traditional fault analysis method, and the stability of the method is better than that of the traditional fault analysis method.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61134002,61572407)資助
【分類號】：U279.33

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本文編號：2481793