摘要
目前我国动车组一级修主要依靠检修人员目视检查,劳动强度大,且对作业者依赖性较大,存在安全隐患。为解决该问题,提高检修质量,研发一款基于深度学习的智能检修辅助支持系统。该系统通过设计检修流程实现检修作业的过程管控,通过深度学习技术实现对故障的识别并故障预警。为了实现故障识别功能,研发基于神经网络的多算法融合的识别算法,并通过部件识别、检修点定位及故障检测的分级方式提高其准确度。通过对模型进行压缩,实现移动端的流畅运行,最终本系统在现场应用中取得了良好的效果。
出处
《甘肃科技纵横》
2020年第9期8-11,共4页
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